Por determinar
En este episodio, Darren entrevista a su hijo Matthew Pulsipher sobre la productización de la IA de toma de decisiones. Matthew recientemente ha modernizado y añadido la IA de toma de decisiones en su proceso de desarrollo de productos.
La interrupción de CrowdStrike durante el fin de semana expuso importantes fallas en nuestro enfoque hacia la ciberseguridad, la ingeniería de software y la arquitectura de sistemas. Darren está acompañado por el invitado que vuelve, Matthew Pulsipher, para discutir las implicaciones de los eventos de este fin de semana.
En esta conversación, Matthew Pulsipher discute los entresijos de la configuración de un sistema AI generativo privado, enfatizando la importancia de entender sus componentes, incluyendo modelos, servidores y aplicaciones de interfaz de usuario. Él elabora sobre la importancia del contexto en las respuestas de AI e introduce el concepto de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) para mejorar el rendimiento de la AI. La discusión también cubre la sintonización de modelos de incrustación, el papel de la cuantización en la eficiencia de AI y el potencial de ejecución de sistemas de AI privados en Macs, destacando soluciones de hospedaje rentables para empresas.
En este episodio, Darren entrevista a su hijo Matthew Pulsipher sobre la productización de la IA de toma de decisiones. Matthew recientemente ha modernizado y añadido la IA de toma de decisiones en su proceso de desarrollo de productos.
La interrupción de CrowdStrike durante el fin de semana expuso importantes fallas en nuestro enfoque hacia la ciberseguridad, la ingeniería de software y la arquitectura de sistemas. Darren está acompañado por el invitado que vuelve, Matthew Pulsipher, para discutir las implicaciones de los eventos de este fin de semana.
En esta conversación, Matthew Pulsipher discute los entresijos de la configuración de un sistema AI generativo privado, enfatizando la importancia de entender sus componentes, incluyendo modelos, servidores y aplicaciones de interfaz de usuario. Él elabora sobre la importancia del contexto en las respuestas de AI e introduce el concepto de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) para mejorar el rendimiento de la AI. La discusión también cubre la sintonización de modelos de incrustación, el papel de la cuantización en la eficiencia de AI y el potencial de ejecución de sistemas de AI privados en Macs, destacando soluciones de hospedaje rentables para empresas.