Videod

Propeller Consulting. Arutab juhtimist, töökorraldust, töötajate kasutuselevõttu ja ROI mõõtmist kui ühtset AI skaleerimise süsteemi. See sobib artikli küpsusmudeliga, sest AI kasutuselevõttu käsitletakse muutunud tööna, mitte tööriista kasutuse või koolitusel osalemisena.

World Wide Technology. Seob build-or-buy valikud äritulemuste, töökoormuse paigutuse, pilveökonoomika, andmesuveräänsuse, turbe, infrastruktuuri valmisoleku ja hübriidsete töökorraldustega. See aitab otsustada, millal osta tööriist, laiendada platvormi, ehitada õhuke kohandatud kiht või omada suuremat osa juurutusest.

IBM Technology. Räägib AI koodigeneratsiooni ebatasasest tulemuskõverast, arhitektuuri omandist, agentide orkestreerimisest, kontekstipiiridest, avatud ja kinnistest tööriistadest ning sellest, miks mudel võib lahendada raske ülesande, aga eksida tavalises inseneridetailis.

Tech Field Day. Näitab privaatset AI-d kihilise infrastruktuurina: kontrollitud arvutus, eraldatud keskkonnad, Kubernetes, inferentsikonteinerid, mudelihaldus, iseteenindus, GPU jagamine ja monitooring. See sobib artikli hoiatusega, et privaatsus sõltub piiridest, logidest, ligipääsust ja operatsioonidest, mitte sõnast "lokaalne".

CX Foundation. Jagab hääleagendi praktiliseks toruks: kõnetuvastus, keelemudel, ärisüsteemide API-d, kõnesüntees ja katkestustega toimetulek. See annab artikli juurutusraamistikule tehnilise aluse enne Twilio, Retelli, Vapi, LiveKiti või muu platvormi valimist.

GOTO Conferences. Seob EL-i AI Acti andmekvaliteedi, MLOps-i, dokumentatsiooni ja kasutusejärgse seirega. See sobib artikli VKE juhtimisbaasiga: töö algab süsteemi, andmete, omaniku, eesmärgi ja kontrollide tundmisest, mitte vastavusplatvormi ostmisest.

Y Combinator. Garry Tan käib läbi, mida computer use päriselt muudab tarkvara automatiseerimatu pika saba jaoks — pärandrakendused, sisemised portaalid, kõik, millel API-d ei ole. Raamistus siin on täpselt artikli "brauser on universaalne liides" argument, äri-realistlikuma vaatega sellele, kus see esmalt ennast ära tasub.

IBM Technology. Tihedam fookus kahele tehnikale, mida tiimid kõige sagedamini segi ajavad. Läheb sügavamale andmete värskuse, allika atributsiooni ja inference-aja kiiruse argumendi osas fine-tuningu poolt. Vaatamist väärt, kui üritad spetsiifiliselt argumenteerida tarbetu fine-tune projekti vastu.

IBM Technology. Selge tahvli-läbikäik kõigist kolmest tehnikast koos nende vastavate kuludega — leidmise latentsus, treenimise arvutusvõimsus ja katastroofiline unustamine, ainult-promptiga lahenduste piirid — ja kombinatsioonid, mis produktsioonis päriselt mõtet annavad. Lõpetav näide juriidilisest AI-süsteemist, mis kasutab kõiki kolme, on peaaegu täpselt artikli "millal kombineerida" argument.

AI Engineer. Douwe Kiela juhtis FAIR-is originaalset RAG-artiklit ja saadab nüüd RAG-i regulatsiooniga ettevõtetesse. Ettekanne on enamasti sellest, mis mastaabis lakkab töötamast — chunking-strateegiad, mis ei pea vastu 100k dokumendile, "täpsus on lauasarja, ebatäpsus on päris probleem" ja miks atributsioon ja observability tähendavad rohkem kui embedding-mudel. Hea kalibratsioon enne artikli evaluatsiooni- ja monitooringusektsioonide ülelugemist.

Lenny's Podcast. Hamel Husain ja Shreya Shankar käivad läbi terve evaluatsiooni-töövoo päris kinnisvarahalduse AI-assistendi peal — jälgede vaatamine, vigade avatud ja teljeline kodeerimine, otsustamine, millal lõpetada, LLM-as-judge ehitamine ja selle valideerimine inimese hinnangu vastu. See on haruldane pikem vestlus, mis on tõeliselt suunatud PM-idele ja tiimijuhtidele, mitte ML-inseneridele, ja katab sama "30 minutit nädalas pärast seadistust" rütmi, mida artikkel soovitab.

Liam Ottley. Live-ehitus AI hääleagendist, mis helistab sissetulevatele müügivihjetele, kvalifitseerib need ja üritab broneerida tutvumiskõne — Make.com pluss häälepakkuja, kvalifitseerimise skript ja üleandmise loogika näidatud. Hea täiendus e-kirja poolele: sama rikastamise-siis-isikupärastamise muster, teine kanal, teised vigade režiimid.

Greg Isenberg. Laiem tuur praegusest AI turundus-stäkist — töövoogude automatiseerimine, mudeli-marsruutimine, AI video ja hääle tööriistad, reklaami loomine konkurendianalüüsi pealt. Hea viis näha, millised tööriistad selles kategoorias mida teevad, enne kui otsustad, kuhu oma tiimi jaoks esimesed kolm Zapi või n8n-i voogu panna.

Big Think. Tihke 8-minutiline versioon Mollicki "neli stsenaariumi" mudelist — staatiline, lineaarne, eksponentsiaalne, AGI — ja miks tiimid peaksid planeerima stsenaariumi kaks või kolm vastu, mitte panustama kõike kumbalegi äärmusele. Kasulik, kui püüad saada juhtkonda kokku leppima, mille vastu nad päriselt valmistuvad, enne kui mängukava kirjutad.

Sana. Tund Mollickiga selle kohta, milline AI organisatsioonide sees päriselt välja näeb — miks "kärpida kulusid" on vale raamistus, miks traditsioonilised organisatsiooniskeemid kõverduvad ja mida "AI-nat" tiimid teisiti teevad. Jääb tavalisest 100k piirist allapoole, aga see on selgeim praktik-tasandi vestlus kasutuselevõtu strateegiast uurijalt, keda sellel teemal kõige järjekindlamalt tsiteeritakse, ja artikli mängukava-mured kaardistuvad peaaegu 1:1 tema raamistusele.