Los productos se están convirtiendo en sistemas vivos, no en artefactos estáticos

En el desarrollo de productos de IA, un "modelo de recompensas" es un sistema que evalúa y puntúa los resultados del producto, y "digerirlo" significa procesar y actuar sobre su retroalimentación.

De repente, los productos no son sólo estos artefactos estáticos que empezamos a lanzar, que no son simplemente 'Oye, se te ocurre una idea o una visión. Ve y resuelve un problema, lánzalo al mundo, quizás mejóralo un poco y luego pon un panel de control'. De repente, toda la KPI es cuál es el metabolismo de un equipo de productos para poder ingerir datos y luego digerir el modelo de recompensas y luego crear algún tipo de resultado?

Creo que hay una gran diferencia entre pasar del 80% de rendimiento al 90%, al 99% y al 99,9%. En los próximos uno o dos años, los modelos van a automatizar el 80% del trabajo promedio de un ingeniero de software de nivel 6. Va a tomar otros pocos años llegar al 90% y otros pocos más al 99%.

Piensa en el SEO como un producto. Los gerentes de producto son las personas que deberían estar pensando en esta pregunta de SEO porque es una cuestión de producto.

"Escalando pérdida" parece ser un error de transcripción, probablemente quiso decir "escalando leyes", que se refieren a patrones predecibles en el rendimiento de los modelos de IA a medida que aumentas los datos, la capacidad de cómputo y el tamaño del modelo.

Definitivamente creo que necesitamos más innovaciones. Creo que escalar la pérdida de más datos, más GPUs y una arquitectura de modelo actual más grande, aún hay mucho por hacer ahí, pero definitivamente creo que necesitamos innovar más.