разбор · непрерывное обучение
3.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
Живые системы: непрерывное обучение на пользовательском сигнале
⚡️Every product of the future will be a living system — Ronak Malde, Trajectory.ai
Ronak Malde подчеркивает, что будущее продуктов — это живые системы с непрерывным обучением на реальных данных пользователей. Ключ к успеху — построить платформу, которая собирает и использует пользовательский сигнал для постоянного улучшения моделей и автоматизации.
Trajectory turns real user corrections into model improvements via SDPO and continuous learning, starting with
что из этого моё
Оператор входа в AI может применить идею непрерывного обучения для оркестрации агентов и моделей, собирая и обрабатывая пользовательский сигнал в единой платформе, что позволит автоматизировать обновления и повысить качество решений в реальном времени.
Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
собирать реальный пользовательский сигнал в единый формат для дообучения моделей
интегрировать людей в цикл обучения, чтобы модели учились на исправлениях в реальном времени
о чём говорят, по времени
главы доводят до 09:21 · дальше по ролику меток нет
01
Введение и опыт Ronak00:03 ↗
Знакомство с гостем и его опытом в Windsurf и DeepMind.
02
Построение модели sui 102:38 ↗
Как они создали собственную foundation-модель на основе пользовательских данных.
03
Поглощение Google и DeepMind04:10 ↗
История быстрой интеграции Windsurf в Google и DeepMind.
04
Решение создать Trajectory06:48 ↗
Почему Ronak решил уйти из DeepMind и начать новый проект.
05
Подход к непрерывному обучению09:21 ↗
Различные школы мысли и выбранный ими путь.