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@Calgary

关于 AI 闲扯几句

xmlhttprequest(build5381)

在 ai/ml startup 做了一段时间了，随便闲扯几句，肯定是盲人摸象，管中窺豹，不要太当真。

年轻有为的硕士生用 ai/ml 做出个 poc，本来人工做的事情 ai 哗地一下做完了，结果猛一看挺好，客户哇声一片 --- 可以成立 startup 大干一票。但是真正商品化的时候，一路上要解决的问题超多。

要有很多 models - 每个 model 只能解决问题的一小块。google 光是为了不需要你说 “ok google” 就能干活就多加了 5/6 个新 models...

无休止的 training / training / training.... 而且有时候做不到通用，（不同客户）不同数据类型最后会形成各自的 weights...

预测准确度貌似玄学....

因为多数涉及 computer vision，公司得雇一堆懂 computer vision 人 ---- 毕竟，术业有专攻，你基本上甭指望懂 computer vision 的 ai/ml engineer 也懂软件工程。

ai/ml engineer 的 coding 和业界 coding standard 完全是两个维度的东西 ---- 我早说过，刷 leetcode 题能帮你进大厂，但那个不叫 coding...

ai/ml, computer vision, ai pipeline, cloud, backend/frontend, devops... 你得找到合适的人把这些串起来...

如果串得非常好，你才有可能让客户变成 training process 的一部分，否则你得让 domain expert 替所有用户做 model training... 如果你的 flow 不是很完善的话，你的 domain experts 还得学几句 python...

类似感触还有很多，所以觉得 ng 说的所有东西，尤其是 tooling 那块，都非常在点上。

大家今天都看不起 CRUD，但其实很多行业连基本 CRUD 还没做好，更别说 AI 了。AI 类似于 70/80 年代的 CRUD，还有很长的路要走...

(#14879026@0)
Last Updated: 2022-10-15
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Replies, comments and Discussions:

  • 工作学习 / 学科技术 / 关于 AI 闲扯几句 -xmlhttprequest(build5381); 2022-10-15 {1383} (#14879026@0) +2

    在 ai/ml startup 做了一段时间了，随便闲扯几句，肯定是盲人摸象，管中窺豹，不要太当真。

    年轻有为的硕士生用 ai/ml 做出个 poc，本来人工做的事情 ai 哗地一下做完了，结果猛一看挺好，客户哇声一片 --- 可以成立 startup 大干一票。但是真正商品化的时候，一路上要解决的问题超多。

    要有很多 models - 每个 model 只能解决问题的一小块。google 光是为了不需要你说 “ok google” 就能干活就多加了 5/6 个新 models...

    无休止的 training / training / training.... 而且有时候做不到通用，（不同客户）不同数据类型最后会形成各自的 weights...

    预测准确度貌似玄学....

    因为多数涉及 computer vision，公司得雇一堆懂 computer vision 人 ---- 毕竟，术业有专攻，你基本上甭指望懂 computer vision 的 ai/ml engineer 也懂软件工程。

    ai/ml engineer 的 coding 和业界 coding standard 完全是两个维度的东西 ---- 我早说过，刷 leetcode 题能帮你进大厂，但那个不叫 coding...

    ai/ml, computer vision, ai pipeline, cloud, backend/frontend, devops... 你得找到合适的人把这些串起来...

    如果串得非常好，你才有可能让客户变成 training process 的一部分，否则你得让 domain expert 替所有用户做 model training... 如果你的 flow 不是很完善的话，你的 domain experts 还得学几句 python...

    类似感触还有很多，所以觉得 ng 说的所有东西，尤其是 tooling 那块，都非常在点上。

    大家今天都看不起 CRUD，但其实很多行业连基本 CRUD 还没做好，更别说 AI 了。AI 类似于 70/80 年代的 CRUD，还有很长的路要走...

    • 太深奥看不懂，帮顶 -guanshui3000(灌水); 2022-10-15 (#14879040@0)
      • 蛤？看 ng 的视频随便发点小感触而已，深奥 di 没有... -xmlhttprequest(build5381); 2022-10-15 (#14879056@0)
    • 建模水平，决定了最后训练机器的效率和成功率。 -tuteng(闻风而动); 2022-10-15 (#14879070@0)
    • 尽管缩写我能看懂的不超过仨，但是我还是要为人师过过瘾。 -troyd(||); 2022-10-15 {505} (#14879077@0) +1

      一个螺丝从设计到成品，然后大批量生产的过程要十几步，几十步。超市里一个番茄从种子到 poo 出来的 seed，也是如此。

      如果整个 process 里一步或者几步掌握了，和掌握系统，还真是个位数的 %。把 process 里的 major component 穿成糖葫芦，然后把 minor component 下放，就容易了。某个 Process 里的 1 个 component 强，其他要配套。大兴要是没有好的社会配套体系，再好的别墅也木人去住。

      高建华说：现在 from scratch 已经很少很少了，能从 established product 里做某些改善，能更广或者更深满足客户需求，就很好了。

    • 前一阵听科普。说现在AI走到了要堆巨量算力的瓶颈，这是现阶段无法突破的。专家有何高见 -**🦑; 2022-10-15 (#14879080@0)
      • 不是专家。目前算力受制于晶片，已近极限，只能螺蛳壳里做道场。我赌突破只能是新材料，答案是什么不知道。 -**🦅; 2022-10-15 (#14879089@0)
        • 芯片现在发展已经到了物理极限，可以遇见的未来都不太可能出现大幅飞跃。还是得在算法上下功夫。 -**🦑; 2022-10-15 (#14879106@0)
          • 算法就是螺蛳壳里做道场，不能有质的飞跃 -**🦅; 2022-10-15 (#14879108@0)
    • 这有篇ML硕士找工心路历程 -victroy(FMSS); 2022-10-15 (#14879111@0)
    • 做A I要去专门学习的吧，如果只是用一些工具那只是初级阶段。要学习建模的话就没那么简单了。当然还要海量的数据，数据处理。假如以前仅仅做程序员，就直接转过去，而且L Z不是年轻人了，学东西没那么快，想要深入进去不会那么容易。 -**🌜; 2022-10-15 (#14879117@0) +1
      • 其实，搞 ai 的人里面可能不到 0.1% 出 paper 出 model，其他大部分人也不过是挑选合适的 model 然后 customize 一下而已，just saying... -xmlhttprequest(build5381); 2022-10-15 (#14879291@0)
    • 这就要比火车刚发明的时候，没有马车好用，但潜力巨大 -wonderful666(Wonderful); 2022-10-15 (#14879229@0)
      • 更像是履带车 vs 汽车吧 ----- 能用简单业务逻辑/规则解决就用业务逻辑/规则解决，不行的地方就 ai... -xmlhttprequest(build5381); 2022-10-15 (#14879243@0)

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