Bài viết phê phán việc người dùng Jev bỏ qua quy trình đánh giá (evals) và chấp nhận sự thất bại của AI như một điều hiển nhiên, thay vì tìm hiểu nguyên nhân gốc rễ. Tác giả cảnh báo xu hướng đổ lỗi cho tính bất định của LLM thay vì xây dựng các bộ kiểm thử đơn giản để cải thiện hệ thống.
Bài viết phân tích lý do Evals trở thành chủ đề nóng, cập nhật tiến độ của Grok 4.7, chia sẻ quy trình làm việc đang gây sốt trên mạng xã hội và lý do các doanh nghiệp cần trang bị Slack agent.
Bài viết phân tích cách dân chủ hóa quy trình đánh giá (evals) cho các mô hình AI, giúp người dùng phổ thông và doanh nghiệp nhỏ tự xây dựng bộ tiêu chuẩn kiểm định chất lượng AI phù hợp với nhu cầu thực tế.
Elvis Saravia@omarsar0Next to evals, harness engineering is quickly becoming one of the most important skills for AI engin…
DịchTheo chuyên gia Elvis Saravia, bên cạnh việc đánh giá mô hình (evals), kỹ năng thiết kế hệ thống điều khiển và tối ưu hóa luồng dữ liệu (harness engineering) đang trở thành năng lực quan trọng hàng đầu đối với các kỹ sư AI hiện nay.
Logan Kilpatrick@OfficialLoganKWhat % of global AI token spend do you think is people running evals?
DịchLogan Kilpatrick đặt ra câu hỏi thú vị về tỷ trọng thực tế của chi phí token dành cho các tác vụ đánh giá (evals) trong tổng ngân sách chi tiêu cho AI toàn cầu hiện nay.