Все публикации
1 мин чтения
База знаний23 октября 2026 г.

Охотитесь на баги с помощью вашего Dot

Привет всем, меня зовут Ренни Сонг, я инженер, работающий над Dots. Сегодня я хочу рассказать, как я использую свой Dot, чтобы собирать, сортировать и обрабатывать весь фидбек, который у нас есть по Dots, будь то внешний из Twitter и Reddit или внутренний из Slack и наших…

OpenAI·YouTube — OpenAI Official
Первоисточник
Ключевые инсайты
  • 01.Привет всем, меня зовут Ренни Сонг, я инженер, работающий над Dots
  • 02.Сегодня я хочу рассказать, как я использую свой Dot, чтобы собирать, сортировать и обрабатывать весь фидбек, который у нас есть по Dots, будь то внешний из Twitter и Reddit или внутренний из Slack и наших…

Материал представлен в формате расширенного аналитического дайджеста.

Читать полную версию в первоисточнике
Материал агрегирован в рамках национального инфопотока AI Qazaqstan с сохранением ссылки на автора.

Связанные материалы

Все материалы →
Исследования1 мин

Учитесь у OpenAI, Hugging Face, Эндрю Нг и Янна Лекуна | AI Dev NYC #aidev #shorts

Развивайте свои инженерные навыки в области искусственного интеллекта в AI Dev в Нью-Йорке. Узнайте у Салила Сетхи (OpenAI) о том, как превратить возможности новых моделей в надежные производственные системы, и у Джоэла Никлауса (Hugging Face) о том, как использовать оптимизацию и синтетические данные. Эндрю Нг открывает доклад на тему «Инженерия искусственного интеллекта…

YouTube — DeepLearning.AI
База знаний1 мин

Семинар: Обучение агентов на переднем крае индустрии искусственного интеллекта

Training Agents IRL: четыре доклада и панельная дискуссия об агентах после обучения с открытыми моделями Training Agents IRL — это личное продолжение серии прямых трансляций Training Agents. Спикеры из Microsoft, Mercor, RadixArk и BenchFlow посвящены корпоративному обучению, проектированию среды, масштабированию…

YouTube — Hugging Face
Исследования1 мин

Клуб журналов Hugging Face: Центрирование оценок стабилизирует обучение с подкреплением, не связанное с политикой

Да, суть статьи, как вы, наверное, видели, заключается в том, чтобы определить фундаментальную причину, по которой RL-обучение для студентов LLM становится нестабильным, когда существует несоответствие между механизмом вывода и механизмом обучения, и авторы вроде как разбираются в математике…

YouTube — Hugging Face