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4月28日周一
4月7日周一
3月26日周三
3月18日周二
3月4日周二
  1. Fragmented · AI Developer Podcast32

    Vinay Gaba 谈 AI 时代 Android 开发的未来

    Vinay Gaba 在 Fragmented 播客中分享了对 AI 时代 Android 开发未来的判断。他汇总了与多位顶尖 Android 开发者的访谈,给出未来三年的预测,并探讨了 AI 的冲击、开发角色的演变以及关键技能。谈话中还提及 Cursor AI IDE、JetBrains AI assistant 与编码智能体 JetBrains Junie。

2月13日周四
12月24日周二
  1. 捕蛇者说29

    Ep 51. 独立开发,做 App 还是做 SaaS?【推广和销售】

    本期播客探讨独立开发者推出 App 与 SaaS 时的推广与销售策略选择。App 需经过应用商店审核,但国内用户偏好移动设备且平台限制 URL 链接,推广相对容易,买断模式也更易被接受;SaaS 则更依赖 SEO,订阅模式更契合持续维护需求。嘉宾建议开发者根据目标用户是否熟悉 URL 与电脑操作、以及产品类型来选择形态,并探索按年买断等更灵活的付费模式。

11月17日周日
9月12日周四
9月10日周二
8月3日周六
6月29日周四
5月22日周一
4月5日周三
8月24日周三
  1. OpenAI News35

    OpenAI 对齐研究的方法

    OpenAI 正在改进其 AI 系统从人类反馈中学习的能力,并让 AI 协助人类评估 AI。其最终目标是构建一个充分对齐的 AI 系统,以帮助解决所有其他的对齐问题。

5月17日周一
11月23日周一
1月20日周一
11月12日周一
  1. The Cynical Developer20

    The Cynical Developer Episode 103:Ed Yau 谈机器学习与人工智能(第 3 部分)

    The Cynical Developer 播客 Episode 103 邀请 cloudThing 解决方案架构师 Ed Yau,完成机器学习与人工智能系列探讨的第 3 部分。拥有 15 年以上企业级 IT 系统开发经验的 Ed Yau,向开发者讲解了入门 AI 需要掌握的知识。他还分享了不断演进的 bot 技术,以及其如何为应用程序带来更智能的用户体验。

11月5日周一
  1. The Cynical Developer11

    The Cynical Developer Episode 102:与 Ed Yau 深入探讨机器学习与人工智能(第 2 部分)

    The Cynical Developer 播客 Episode 102 邀请 cloudThing 的解决方案架构师 Edmond Yau,继续深入探讨机器学习与人工智能,这是该系列三期的第 2 部分。拥有 15 年企业级软件开发经验的他,分享了机器学习、认知与 Bot 技术如何为应用带来更智能的用户体验。他还为开发者梳理了 AI 入门要点以及 Bot 技术领域的最新演进。

10月29日周一
  1. The Cynical Developer28

    The Cynical Developer 第 101 期:与 Ed Yau 深入探讨机器学习与人工智能(第 1 部分)

    The Cynical Developer 第 101 期播客邀请 cloudThing 解决方案架构师 Ed Yau,开启三部分 AI 深入探讨的第 1 部分。拥有 15 年以上企业级 IT 系统开发经验的 Ed,讲解了开发者入门 AI 需要掌握的知识。他还分享了机器学习、认知与 bot 技术如何为应用带来更智能的用户体验。

5月16日周三
  1. OpenAI News71

    OpenAI 分析称最大规模 AI 训练算力自 2012 年以来每 3.4 个月翻倍

    OpenAI 发布分析称,自 2012 年以来最大规模 AI 训练运行使用的算力每 3.4 个月翻倍,同期累计增长超过 300,000 倍。相比之下,摩尔定律 2 年翻倍的周期只会带来约 7 倍增长。OpenAI 指出算力提升是 AI 进步的关键组成部分,呼吁为远超当前能力的系统做好准备。

    推荐理由:原文用 3.4 个月翻倍、增长超 300,000 倍的算力曲线对比摩尔定律,为预判远超当前能力的系统提供了量化参照。

3月19日周一
11月13日周一
9月25日周一
8月16日周三
  1. OpenAI News55

    OpenAI 进一步解读 Dota 2 自我对弈成果

    OpenAI 表示其 Dota 2 系统在一个月内从勉强匹配高水平玩家提升到击败顶尖职业选手,自我对弈可在算力充足时把机器学习系统从远低于人类水平提升到超人类水平。监督式深度学习系统的上限取决于训练数据集,而自我对弈系统中的可用数据会随智能体变强而自动改善。

2月24日周五
  1. OpenAI News45

    用对抗样本攻击机器学习

    对抗样本是攻击者故意设计的输入,旨在诱导机器学习模型犯错,如同机器世界的视错觉。攻击者可利用对抗样本跨不同媒介发起攻击,而针对此类输入保护系统安全往往十分困难。

6月20日周一