Ask HN: AI के नवीनतम रुझानों से अपडेट रहने की कोशिश कर रहे software engineer के लिए क्या कोई अनुशंसित संसाधन हैं?

 (news.ycombinator.com)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-11-29 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • लगभग हर दिन ChatGPT का उपयोग करने वाला, और पिछले साल OpenAI API के GPT-3.5 को आखिरी बार आज़मा चुका एक software engineer ऐसे संसाधन खोज रहा है जिनसे AI के नवीनतम रुझानों को जल्दी पकड़ा जा सके
  • HN की तरह AI से जुड़ी खबरों के साथ लगातार अपडेट रहने के लिए technical blogs चाहता है
  • simonwillison.net मिला, लेकिन लगा कि उसकी सामग्री बिखरे हुए रूप में है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-11-29
Hacker News राय

  • मॉडल को train करने के तरीके से ज़्यादा, मॉडल का उपयोग कैसे करें और वह कैसे काम करता है, यह सीखना ज़रूरी है

    • Jeremy की "Hacker's Guide to LLMs" और Karpathy की "State of GPT" की सिफारिश
    • 3b1b के LLMs और transformers visualization वीडियो भी उपयोगी हैं
    • ChatGPT training process और AI के overview पर आधारित वीडियो भी देखने लायक हैं
    • Nicholas Carlini का LLMs का उपयोग करने का तरीका भी दिलचस्प है
    • नवीनतम जानकारी के लिए OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI से जुड़े लोगों को X/Twitter और Bluesky पर follow करने की सलाह दी जाती है
    • "No Priors", "Generally Intelligent", "Dwarkesh Patel", "Sequoia's Training Data" जैसे podcast भी सुझाए गए हैं

  • Kaggle प्रतियोगिताओं में भाग लेकर AI के बारे में सहज समझ मिली

    • किसी खास लक्ष्य और dataset के मिलने से problem solving आसान हो जाती है
    • Simon का blog software engineers के लिए उपयोगी है

  • "OpenCV University" की YouTube playlist के ज़रिए computer vision की पढ़ाई कर रहे हैं

    • CNN की गहरी समझ मिली और हाल के project में उसे लागू कर रहे हैं
    • यह ऐसा learning path है जिसमें गणितीय पृष्ठभूमि कम होने पर भी आसानी से शुरुआत की जा सकती है

  • हर दिन या हर हफ़्ते नई जानकारी से खुद को update करना अक्षम हो सकता है

    • 6-12 महीने में एक बार update करना ज़्यादा बेहतर है

  • cutting-edge models पर सीधे काम करते हुए एक guidebook लिखी है

    • इसमें concept, practical code, और learning resources के links शामिल हैं

  • LLMs और neural networks के बुनियादी सिद्धांतों पर सामग्री दी गई है

    • नवीनतम video card software की समझ अभी कम है
    • GPU पर निर्भरता बहुत अधिक होने से machine learning के अलग-अलग approaches नज़रअंदाज़ हो रहे हैं
    • AI के लोकतंत्रीकरण के लिए बेहतर भाषाओं और hardware की ज़रूरत है

  • Matt Berman, AI summary news digest, Rick Lamers की सामग्री को follow करते हैं

    • FreeCodeCamp का नया short course भी सुझाया गया है

  • नवीनतम जानकारी के लिए tech blogs की बजाय Stable Diffusion और Local Llama subreddits की सिफारिश की गई है

    • Andrej Karpathy का YouTube channel भी उपयोगी है