Bienvenue à l'annonce des gagnants du concours d'écriture sur l'avenir de l'IA organisé par GadflyAI et HackerNoon. Ce concours est le concours d'écriture d'un mois le plus réussi jusqu'à présent. Nous avons publié 125 articles en 1 mois, générant plus de 200 000 lectures et 24 jours de lecture ! Nous remercions la communauté d'écrivains HackerNoon d'avoir partagé des histoires aussi diverses, bien documentées et éducatives sur l'avenir de l'IA. C'était amusant de lire toutes les entrées.
Pour sélectionner les 15 meilleures nominations, nous avons sélectionné toutes les histoires avec le tag l'avenir de l'IA sur HackerNoon, publiées en août. Ensuite, nous avons choisi les principales histoires en tenant compte des facteurs suivants :
Voici la liste des 15 meilleures histoires :
Comment rendre n'importe quel LLM plus précis en quelques lignes de code par @FrederikBussler
Décoder l'avenir : 50 statistiques sur l'IA mettant en évidence la transformation du marketing en 2023 par @darragh
Création d'un LLM expert en domaine : un guide de réglage fin par @shanglun
Guide du débutant sur l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) avec l'API PaLM par @wise4rmgod
Pensée critique envers l'IA : êtes-vous un ami ou un ennemi ? par @meadhbhh
Ce ne sont pas les machines, idiot, c'est notre système sociopolitique et économique par @djcampbell
Automatisation de l'automatisation : l'IA peut-elle prendre entièrement en charge le processus de récupération des données ? par @cerniauskas
Les « années folles » de Wall Street pourraient-elles être alimentées par des actions sous-évaluées d’IA générative ? par @dmytro-spilka
Comment les modèles LLM poussent secrètement les agendas politiques - Une vérité choquante révélée ! par @Manish-sharma
Comment prioriser les projets d'IA au milieu des contraintes GPU par @prerakgarg
Comment structurer votre équipe d'apprentissage automatique pour réussir par @cheparukhin
Wow, un line-up solide HackerNooners ! Vous nous avez rendu la tâche difficile pour choisir un gagnant, mais il doit y en avoir un.
Les données linguistiques, dépendantes du contexte, ambiguës et diverses, sont une bête sauvage que même les meilleurs algorithmes ont du mal à apprivoiser. Il est impossible d'étiqueter avec précision toutes ces données, ce qui signifie inévitablement que même les LLM les plus avancés sont formés sur des tonnes de données mal étiquetées.
Félicitations, @FrederikBussler ! Vous avez gagné 1 000 $. Nous vous contacterons pour partager les prochaines étapes pour réclamer votre récompense.
Bravo à tous les finalistes ! Visitez contests.hackernoon.com pour en savoir plus sur les concours en cours et à venir.