不要按照其他人正在做的方式构建人工智能产品
Don't build AI products the way everyone else is doing it

原始链接: https://www.builder.io/blog/build-ai

Michael Ramalho 在 2023 年 11 月 8 日发表的题为“Visual Headless CMS”的博文中讨论了传统人工智能技术常见的局限性和缺点,并提出了一种替代方法,该方法涉及将复杂的项目分解为更小、更具体的任务,从而受益 很大程度上来自填补缺失功能的专门人工智能模块。 他还建议拥有所使用的模型,而不是仅仅依赖第三方,从而可以完全控制其有效性、可靠性、隐私政策和可扩展性功能。 此外,他建议不要过度依赖深度学习模型,因为这会对那些希望对项目保持更大自主权的开发人员产生速度和成本影响。 总体而言,Ramalho 鼓励明智地使用人工智能,并尽可能减少其使用,强调保留传统代码库属性(如简单性、准确性、效率、可扩展性和维护负担能力)的重要性。

这些见解凸显了商业人工智能的基本观点。 虽然法学硕士和相关的人工智能技术具有前景和潜在的好处,但也存在必须考虑的限制和缺点。 企业必须了解利用人工智能的范围和目的,并努力在坚实的基础上构建解决方案,而不是仅仅依赖人工智能算法的能力。 此外,控制生态系统变得至关重要,因为拥有 API 和客户可以提供显着的优势,而那些在别人的基础设施上构建的人则有可能成为被驱逐的租户。 此外,专注于增量增长,而不是仅仅瞄准宏伟的设计,提供了一种更健康、更易于管理的选择。 最终,了解人工智能在商业中的本质和轨迹可以确保明智的投资和明智的决策过程。
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原文

It likely would have become so complex, slow, and expensive that our product might never have even shipped.

Instead, we considered the problem and said, well, how can we solve this without AI? How far can we get before it gets impossible without the types of specialized decision-making AI is best at?

So we broke the problem down and said, okay, we need to convert each of these nodes to things we can represent in code.

We needed to understand, in detail, working with elements such as images, backgrounds, and foregrounds. And most importantly, we needed to intricately understand how to make any input responsive.

After that, we started considering more complex examples and realized there are lots of cases where many, many layers would need to be turned into one image.

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