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InfoQ が公開したプレゼンテーションは、AI の普及に伴い従来の LeetCode 形式の技術面接を見直す必要性と、その代替案について論じている。
TLDR AI は、キャッシュや負荷相互作用などにより、単純なモデル選択を超えたシステム最適化が必要だと指摘する。
スウィー氏が Richard に代わり、AI エンジニアリングに関する 5 つの主要トレンドを解説し、次回の会議はニューヨークで金融分野に焦点を当てて開催される予定であると伝えた。
KDnuggets が、システム設計の面接で頻出する質問を体系的にまとめたガイドを提供している。
著者は、AI をチャットウィンドウではなく OS と見なすことで実現する個人用 AI の姿を示し、システム構築の鍵となる「メタ・メタ・プロンプティング」手法を紹介している。記事で説明された内容はすべて GitHub でオープンソースかつ無料で公開されている。