On this page
ผู้เขียนได้รับอีเมลจาก "Raymond" ที่โปรโมต Wisp ซึ่งเป็น CMS แบบไม่มีหัว ซึ่งดูเหมือนจะเป็นการส่งข้อความส่วนตัวแต่จริงๆ แล้วถูกสร้างขึ้นโดย AI
อีเมลนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การเข้าถึงมวลชนโดยใช้ AI เพื่อส่งอีเมลส่วนบุคคลเกือบ 1,000 ฉบับไปยังนักพัฒนาที่มีบล็อกสาธารณะบน GitHub
ผู้เขียนแสดงความหงุดหงิดกับวิธีการที่ขับเคลื่ อนด้วย AI นี้และพิจารณาทำให้ GitHub-mirror ของพวกเขาเป็นส่วนตัวเพื่อหลีกเลี่ยงสแปมดังกล่าว
อีเมลที่สร้างโดย AI จาก timharek.no อ้างความสำเร็จในการสร้างอีเมลส่วนบุคคลโดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายตัว (LLMs) โดยที่ผู้รับไม่สามารถตรวจจับได้ว่าเป็นอีเมลที่สร้างโดย AI
สิ่งนี้ทำให้เกิดความกังวลทางจริยธรรมเกี่ยวกับการให้ความสำคัญกับความสนใจและการมีส่วนร่วมมากกว่าความก้าวหน้าที่มีความหมาย โดยบางคนเปรียบเทียบกับวิศวกรที่มุ่งเน้นเทคโนโลยีโฆษณาแทนที่จะเป็นความสำเร็จที่สำคัญเช่นการลงจอดบนดวงจันทร์
การอภิปรายเน้นย้ำถึงธรรมชาติสองด้านของ AI ในการตลาด โดยยอมรับทั้งศักยภาพในการใช้งานผิดวัตถ ุประสงค์ในสแปมและการประยุกต์ใช้ที่มีคุณค่า
Proton ได้เปิดตัว Proton Docs ซึ่งเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยสำหรับ Google Docs โดยมีเครื่องมือการแก้ไขและการทำงานร่วมกันที่หลากหลายพร้อมการเข้ารหัสแบบ end-to-end
Proton Docs รองรับการจัดรูปแบบขั้นสูง การฝังภาพ และหลายรูปแบบ รวมถึง Microsoft .docx และอนุญาตให้ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การแสดงความคิดเห็นและการติดตามเคอร์เซอร์
การเปิดตัวนี้เป็นส่วนหนึ่งของการขยายตัวที่กว้างขึ้นของ Proton ซึ่งรวมถึง VPN ปฏิทินเข้ารหัส และตัวจัดการรหัสผ่าน โดย Proton Docs จะพร้อมให้ผู้ใช้ใช้งานในไม่ช้า
Proton ได้เปิดตัวโปรแกรมแก้ไขข้อความที่มีความร่วมมือแบบเรียลไทม์ คล้ายกับ Google Docs โดยมีเป้าหมายเพื่อให้บริการทางเลือกที่ปลอดภัยและเข้ารหัส
ผู้ใช้มีความเห็นแตกต่างกัน บางคนชื่นชมเครื่องมือใหม่ ในขณะที่บางคนกังวลเกี่ยวกับการที่ Proton ขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์แทนที่จะปรับปรุงบริการที่มีอยู่เช่น อีเมลและปฏิทิน
การอภิปรายรวมถึงลักษณะโอเพนซอร์สของข้อเสนอของ Proton และการเปรียบเทียบกับบริการอื่น ๆ โดยมีผู้ใช้บางคนกังวลเกี่ยวกับการรวมข้อมูลทั้งหมดของพวกเขาไว้ในระบบนิเวศของบริษัทเดียว
สะพานต้องรองรับน้ำหนักเหนือพื้นที่ว่างเปล่า โดยต้องมีโครงสร้างย่อยที่แข็งแรง เช่น เสาหรือฐานรอง เพื่อรับมือกับแรงที่กระจุกตัว
เสาเข็มฐานรากที่ถูกตอกลึกลงไปในดินให้ความมั่นคงผ่านการรับน้ำหนักที่ปลายและแรงเสียดทานผิว ต้านทานน้ำหนักในแนวตั้งและแนวนอน
ทางเลือกเช่นเสาเข็มเจาะและรูปแบบต่างๆ เช่น เสาเข็มแบบต่อเนื่องและเสาเข็มเกลียวสามารถแก้ไขปัญหาทางธรณีเทคนิคเฉพาะได้ แม้ว่าวิธีการทั้งหมดจะมีข้อจำกัดและความเสี่ยงต่อความล้มเหลว
สะพานยังคงมั่นคงเพราะเสาเข็มที่ถูกตอกลงไปได้รับการทดสอบแรงที่จำเป็นในการติดตั้ง เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถรับน้ำหนักได้มาก
เสาไม้ เมื่อถูกเก็บรักษาในดินที่ชุ่มน้ำเต็มที่ สามารถคงทนได้นานหลายศตวรรษ ดังที่เห็นได้จากโครงสร้างในเวนิสและนิวออร์ลีนส์
ความท้าทายเช่นการเหลวของดิน การเบี่ยงเบนด้านข้าง และสภาพใต้ดินที่ไม่คาดคิดสามารถทำให้การตอกเสาเข็มซับซ้อนขึ้น แต่โซลูชันทางวิศวกรรมที่เป็นนวัตกรรม เช่น สะพานลอยน้ำ และตัวอย่างทางประวัติศาสตร์เช่น สะพานบรูคลิน แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการเอาชนะปัญหาเหล่านี้
พนักงานของ Vectara ได้พัฒนาเครื่องมือค้นหาที่ปรับปรุงใหม่สำหรับ Hacker News (HN) โดยใช้ข้อมูลจากเรื่องราวและความคิดเห็นในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา
ผู้สร้างต้องการความคิดเห็นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาใหม่เมื่อเทียบกับการค้นหา Algolia ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันโดย HN
โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาสำหรับผู้ใช้ HN โดยการแก้ไขข้อจำกัดในฟังก์ชันการค้นหาที่มีอยู่
เครื่องมือค้นหาใหม่สำหรับ Hacker News ที่สร้างขึ้นโดยใช้ Vectara มีเป้าหมายเพื่อแก้ไขข้อจำกัดที่พบใน Algolia โดยครอบคลุมเรื่องราวและความคิดเห็นในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา
ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้เน้นถึงความต้องการฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น ตัวกรอง ตัวเลือกการจัดเรียง และการจัดทำดัชนีลิงก์ภายนอก โดยมีความคิดเห็นที่หลากหลายเกี่ยวกับประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับ Algolia
โครงการได้เริ่มต้นการสนทนาเกี่ยวกับการเพิ่มความเกี่ยวข้องของการค้นหาและประสบการณ์ของผู้ใช้ภายในชุมชน Hacker News
สตาร์ทอัพด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ รวมถึงการแข่งขันที่รุนแรงและต้นทุนที่สูง ซึ่งแตกต่างจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google, Amazon หรือ Facebook ที่พัฒนาเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน
การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของ AI โดยใช้เงินทุนจากบริษัทร่วมทุนอาจเป็นการเข้าใจผิด เนื่องจากคุณค่าที่แท้จริงอยู่ที่บริษัทที่นำเสนอวิธีแก้ปัญหาที่จับต้องได้และใช้งานง่ายมากกว่าการให้เพียงแค่กรอบงาน
แม้แต่บริษัท AI ที่ประสบความสำเร็จอย่าง OpenAI ก็ยังขาดผลิตภัณฑ์ที่ชัดเจน ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการสร้างนวัตกรรมที่สามารถเปลี่ยนแปลงการโ ต้ตอบของผู้ใช้ได้
บล็อกโพสต์นี้กล่าวถึงแนวคิดของวินาทีอธิกสุรทินเชิงลบ ซึ่งยังไม่เคยถูกนำมาใช้ แต่ก็อาจจำเป็นเนื่องจากการหมุนของโลกที่เร็วขึ้นตั้งแต่ปี 2018
การเพิ่มวินาทีพิเศษถูกนำมาใช้เพื่อชดเชยการหมุนที่ไม่สม่ำเสมอของโลก ซึ่งก่อให้เกิดความท้าทายต่อระบบเทคนิคต่างๆ เช่น เวลาของ Unix ที่มีปัญหากับการประมวลผลเวลา 23:59:60
มีการถกเถียงกันอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับการยกเลิกวินาทีอธิกสุรทินภายในปี 2035 ซึ่งจะป้องกันการใช้วินาทีอธิกสุรทินเชิงลบ ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้เขียนรู้สึกผิดหวัง
การอภิปรายเกี่ยวกับแนวคิดของวินาทีอธิกสุรทิน ซึ่งถูกเพิ่มเข้าไปในเวลาสากลเชิงพิกัด (UTC) เพื่อให้สอดคล้องกับการหมุนของโลก และความเป็นไปได้ในการแนะนำวินาทีอธิกสุรทินเชิงลบ
มีความคิดเห็นหลากหลายเกี่ยวกับวิธีการปรับเวลา รวมถึงการยกเลิกวินาทีอธิกสุรทิน การเปลี่ยนเส้นเมริเดียนหลัก และการปรับปรุงเขตเวลาเป็นระยะๆ
การอภิปรายเน้นถึงความซับซ้อนและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการรักษาเวลา เช่น ปัญหาการซิงโครไนซ์ระบบ ผลกระทบต่อซอฟต์แวร์ และบริบททางประวัติศาสตร์ของมาตรฐานเวลาเช่น UTC และ TAI (เวลามาตรฐานอะตอมสากล)
ความพยายามในการปรับปรุงลูปภายในของโค้ดแอสเซมบลี AArch64 โดยการกำจัดการกระโดดส่งผลให้เกิดการช้าลงถึง 4 เท่า เนื่องจากการจับคู่ที่ไม่ตรงกันระหว่าง bl (branch with link) และ ret (return) ซึ่งทำให้ตัวทำนายการกระโดดสับสน
การแทนที่ ret ด้วย br x30 (สาขาไปยังรีจิสเตอร์) แก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพ และการปรับปรุงเพิ่มเติม รวมถึงการอินไลน์และการใช้คำสั่ง SIMD (Single Instruction, Multiple Data) ทำให้ได้ความเร็วที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก
เวอร์ชัน SIMD ที่ปรับแต่งขั้นสุดท้ายทำงานในเวลา 94 นาโนวินาที ซึ่งเร็วกว่าโค้ดต้นฉบับประมาณ 8.8 เท่า แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการหลีกเลี่ยงการแยกสาขาที่ไม่สมมาตรและการใช้ SIMD เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
บทความนี้นำเสนอโค้ดที่ได้รับการปรับแต่งซึ่งสามารถรวมผลรวมของอาร์เรย์ที่มีตัวเลขทศนิยมแบบ 32 บิต จำนวน 1024 ตัวในเวลาเพียง 94 นาโนวินาที โดยเน้นถึงประสิทธิภาพที่เกิดจากการใช้แคช
มันกล่าวถึงความสำคัญของการทำนายสาขาและสถาปัตยกรรมของ CPU ต่อประสิทธิภาพ รวมถึงความซับซ้อนของการคำนวณเลขทศนิยมลอยตัวและการรับประกันผลลัพธ์ที่แน่นอน
การอ้างอิงถึงงานที่ผ่านมาโดย Raymond Chen และ ความคิดเห็นของผู้ใช้เกี่ยวกับคำสั่ง SIMD (Single Instruction, Multiple Data), การปรับแต่งคอมไพเลอร์, และพฤติกรรมของ CPU ในอดีตถูกนำมารวมไว้ด้วย
การปล่อยก๊าซคาร์บอนของ Google เพิ่มขึ้นเกือบ 50% เมื่อเทียบกับปี 2019 ตามรายงานสิ่งแวดล้อมปี 2024 ซึ่งเป็นการท้าทายเป้าหมายการปล่อยก๊าซสุทธิเป ็นศูนย์ภายในปี 2030
การเพิ่มขึ้นของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเกิดจากการบริโภคพลังงานที่สูงขึ้นในศูนย์ข้อมูลและการปล่อยก๊าซในห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนโดยความก้าวหน้าของ AI โดยมีการบริโภคไฟฟ้าในศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้น 17% ในปี 2023
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ Google ยังคงมุ่งมั่นที่จะลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพและการลดการปล่อยก๊าซ ซึ่งเป็นความท้าทายที่บริษัทเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น Microsoft ต้องเผชิญเช่นกันเนื่องจากความต้องการ AI
การปล่อยก๊าซคาร์บอนของ Google เพิ่มขึ้น 13% ตั้งแต่ปีที่แล้ว สาเหตุหลักมาจากการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นในศูนย์ข้อมูลและการปล่อยก ๊าซในห่วงโซ่อุปทาน
มีการเพิ่มขึ้นของการปล่อยก๊าซถึง 48% เมื่อเทียบกับปี 2019 แต่การเพิ่มขึ้นนี้ไม่ได้เกิดจาก AI เพียงอย่างเดียว แม้ว่าบางพาดหัวข่าวจะบอกเป็นอย่างอื่นก็ตาม
การเพิ่มขึ้นของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้เกิดขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปตลอดหลายปีที่ผ่านมา และผลกระทบเฉพาะของปัญญาประดิษฐ์ต่อการเพิ่มขึ้นนี้ยังคงไม่ชัดเจน
โพสต์นี้เจาะลึกถึงโมเดล Transformer ซึ่งใช้กลไกการให้ความสนใจเพื่อเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพในการฝึกอบรม โดยสามารถทำงานได้ดีกว่าโมเดล Google Neural Machine Translation ในบางงานเฉพาะ
โมเดล Transformer ที่มีรายละเอียดในเอกสาร "Attention is All You Need" มีการนำไปใช้งานใน TensorFlow (แพ็กเกจ Tensor2Tensor) และ PyTorch (คู่มือ NLP ของ Harvard) และได้รับการแนะนำโดย Google Cloud สำหรับการใช้งาน Cloud TPU ของพวกเขา
สถาปัตยกรรมของโมเดลประกอบด้วยส่วนการเข้ารหัสและการถอดรหัสที่มีชั้นการให้ความสนใจด้วยตนเองและการให้ความสนใจหลายหัว ทำให้สามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องของข้อมูลนำเข้าและปรับปรุงความแม่นยำในการแปล
หนังสือ 'The Illustrated Transformer' โดย Jay Alammar ได้รับการยกย่องอย่างสูงสำหรับการอธิบายโครงสร้างดั้งเดิมของทรานส์ฟอร์เมอร์อย่างละเอียดทีละขั้นตอน
สำหรับการแสดงภาพการไหลของข้อมูลในสถาป ัตยกรรมที่ใช้เฉพาะตัวถอดรหัสเช่น GPT-3 แนะนำให้ใช้ bbycroft.net
ผู้ใช้แนะนำโค้ดที่มีคำอธิบายจากเว็บไซต์ NLP ของฮาร์วาร์ดเพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับทรานส์ฟอร์เมอร์ โดยเน้นความสำคัญของการเข้าใจกลไกพื้นฐานเช่นกลไกการให้ความสนใจ
หน่วยงานคุ้มครองข้อมูลแห่งชา ติของบราซิลได้ห้าม Meta จากการใช้ข้อมูลจากบราซิลในการฝึกอบรมระบบ AI ของตน โดยอ้างถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นต่อสิทธิขั้นพื้นฐาน
นโยบายความเป็นส่วนตัวที่อัปเดตของ Meta ซึ่งอนุญาตให้ใช้โพสต์สาธารณะสำหรับการฝึกอบรม AI ไม่เป็นไปตามข้อบังคับของบราซิล ส่งผลให้เกิดข้อจำกัดนี้
Meta ต้องปฏิบัติตามคำตัดสินนี้ภายในห้าวัน มิฉะนั้นจะต้องเผชิญกับค่าปรับรายวัน ซึ่งสะท้อนถึงการต่อต้านที่คล้ายกันในยุโรป ในขณะที่การฝึกอบรม AI ด้วยข้อมูลสาธารณะยังคงดำเนินต่อไปในสหรัฐฯ
หน่วยงานกำกับดูแลข้อมูลของบราซิลได้ห้าม Meta จากการใช้ข้อมูลเพื่อฝึกอบรมโมเดล AI เนื่องจากความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ซึ่งเน้นย้ำถึงการถกเถียงอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลและทรัพย์สินทางปัญญาในการฝึกอบรม AI
บางคนเสนอการประนีประนอมโดยอนุญาตให้ใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในที่สาธารณะได้หากโมเดล AI ที่ได้ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะ แม้ว่าจะยังคงมีข้อกังวลด้านจริยธรรมและการใช้ข้อมูลผู้ใช้อย่างไม่เหมาะสมอยู่ก็ตาม
ประสิทธิภาพและการบังคับใช้กฎระเบียบดังกล่าวกำลังถูกตรวจสอบ เนื่องจากความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลและความท้าทายด้านเขตอำนาจศาล
แอปเปิลจะได้รับบทบาทผู้สังเกตการณ์ในคณะกรรมการของ OpenAI ผ่านความร่วมมือด้าน AI ใหม่ โดยเน้นถึงคุณค่าทางกลยุทธ์ของฐานผู้ใช้ของแอปเปิล
แม้ว่า Apple จะไม่ได้ลงทุนหรือจ่ายเงินสำหรับการเรียกใช้ GPT-4 API แต่ก็ยังคงความเสถียรในพันธมิตร AI ของตน ในขณะที่ OpenAI เข้าถึงตลาดที่มีกำไร
ความร่วมมือนี้เน้นย้ำถึงผลกระทบที่กว้างขึ้นต่ออุตสาหกรรมเทคโนโลยีและพลวัตการแข่งขันระหว่างบริษัท AI
Sonar, เครื่องมือวัดคุณภาพโค้ด, มีปัญหาในการตามทันไวยากรณ์ภาษาใหม่ ๆ ซึ่งทำให้นักพัฒนารู้สึกหงุดหงิด โดยเฉพาะกับภาษา Kotlin
การตั้งค่า Sonar เริ่มต้นมักจะบังคับให้มีการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่ไม่จำเป็น และการปรับแต่งกฎหรือการอนุญาตข้อยกเว้นนั้นไม่เป็นมิตรกับผู้ใช้ โดยเฉพาะอย่า งยิ่งเมื่อมีเวลาจำกัด
ข้อเสนอแนะในการปรับปรุงรวมถึงบทบาทของผู้ใช้สำหรับการยกเว้นกฎพร้อมการแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบ, การตัดสินใจร่วมกันของกลุ่มสำหรับการยกเว้นกฎ, และกระทู้ชุมชนสำหรับการอภิปรายปัญหากฎ
Sonar ซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับตรวจสอบคุณภาพและความปลอดภัยของโค้ด กำลังสร้างความหงุดหงิดให้กับผู้ใช้บางรายเนื่องจากต้องมีการชี้แจงเหตุผลอย่างละเอียดสำหรับข้อยกเว้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเวลาจำกัด
ปัญหาหลักเกิดจากปัญหาด้านการจัดการและการสื่อสาร ไม่ใช่ตัวเครื่องมือเอง โดยผู้ใช้ระบุว่ามีการสูญเสียเครดิตการครอบคลุมโค้ดในระหว่างการปรับโครงสร้างและความจำเป ็นในการหาวิธีแก้ไขปัญหา
แม้ว่า Sonar จะเป็นประโยชน์สำหรับหลายคน โดยเฉพาะวิศวกรระดับจูเนียร์และซีเนียร์ แต่ผลกระทบต่อเวลาการสร้างและความเข้มงวดที่กำหนดโดยผู้บริหารเป็นข้อวิจารณ์ที่พบบ่อย
มีการพัฒนาเครื่องมือแก้ไขอีพิเจเนติกส์ใหม่ที่สามารถปิดเสียงยีนเฉพาะเจาะจงได้ ซึ่งอาจป้องกันโรคโดยการกำหนดยีนเดี่ยวเป็นเป้าหมาย
ยีนที่น่าสนใจในรายการของจอร์จ เชิร์ชสำหรับการลบออก ได้แก่ MSTN สำหรับการเจริญเติบโตของกล้ามเนื้อลีน, SCN9A สำหรับการไม่รู้สึกเจ็บปวด, และ PCSK9 สำหรับการลดโรคหลอดเลือดหัวใจ
แม้ว่าจะมีความหวัง แต่ความซับซ้อนของการบำบัดด้วยยีนก็ถูกเน้นให้เห็น โดยบางลักษณะเป็นลักษณะหลายยีนและต้องพิจารณาปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมด้วย
หัวหน้าเชฟของ EF Education-EasyPost โอเว่น แบลนดี้ ปรับตัวเข้ากับความท้าทายโดยแสดงความยืดหยุ่น ซึ่งเป็นลักษณะสำคัญในกีฬาจักรยานอาชีพ
ทีมจักรยานสมัยใหม่ลงทุนในรถขายอาหารที่ออกแบบเฉพาะ แอปพลิเคชันด้านโภชนาการ และแผนการรับประทานอาหารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยใช้ AI ในการปรับแต่งอาหารให้เหมาะสมกับนักปั่นแต่ละคน
ทีมต่างๆ ปฏิบัติตามแผนการรับประทานอาหารห้ามื้อต่อวัน โดยเน้นคาร์โบไฮเดรตและโปรตีนสูง รวมถึงการเติมพลังงานขณะปั่นจักรยานด้วยบาร์พลังงาน เจล และอาหารแบบดั้งเดิมเช่น ข้าวเหนียว
ทีมจักรยานมืออาชีพได้พัฒนาวิธีการด้านโภชนาการอย่างมาก โดยเน้นอาหารที่เรียบง่าย ปรุงรสเบาๆ ด้วยสมุนไพรสดและส้ม
นักปั่นใช้เครื่องตรวจวัดระดับน้ำตาลกลูโคสระหว่างการฝึกซ้อมเพื่อปรับโภชนาการให้เหมาะสม แม้ว่าอุปกรณ์เหล่านี้จะถูกห้ามใช้ในระหว่างการแข่งขัน ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของโภชนาการเฉพาะบุคคล
ทีมต้องเผชิญกับความท้าทายด้านการจัดการ เช่น การจัดหาไอซ์ให้เพียงพอและการจัดการอาหารอย่างละเอียดเพื่อป้องกันปัญหาเช่นตะคริว ในขณะที่การใช้สารกระตุ้นยังคงเป็นปัญหาแต่พบได้น้อยลงเนื่องจากการทดสอบและการตรวจสอบที่เข้มงวด
วิศวกรซอฟต์แวร์เว็บฟูลสแตกระดับอาวุโสที่มีประสบการณ์ 10 ปี กำลังมองหาคำแนะนำในการเปลี่ยนไปสู่บทบาทด้าน AI อย่างมืออาชีพ
บุคคลนั้นมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่คาดว่าจะต้องเริ่มต้นใหม่ในบางด้านของปัญญาประดิษฐ์
พวกเขาได้เรียนรู้ด้วยตนเองเกี่ยวกับ AI, การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก และกำลังมองหาข้อมูลเชิงลึกจากผู้อื่นที่ได้เปลี่ยนอาชีพในลักษณะเดียวกัน
ผู้เชี่ยวชาญหลายคนได้เปลี่ยนจากการพัฒนาเว็บไปสู่บทบาท AI/ML ได้สำเร็จ โดยมักใช้ทักษะที่มีอยู่และเรียนรู้ทักษะใหม่ผ่านหลักสูตรและการศึกษาด้วยตนเอง
กลยุทธ์สำคัญรวมถึงการเข้าร่วมทีม AI ในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์ การใช้ API ของ AI ที่มีอยู่ และการพัฒนาทักษะในเทคนิค AI/ML อย่างค่อยเป็นค่อยไป
คำแนะนำเชิงปฏิบัติรวมถึงการเข้ารับหลักสูตรเฉพาะทางเช่น Fast AI, การเข้าร่วมโครงการ AI แบบโอเพ่นซอร์ส, และการสร้างผลงานที่แข็งแกร่งเพื่อแสดงความสามารถในด้าน AI/ML