Pedro Franceschi tungkol sa Pamumuno sa AI, Maling Pagkaunawa sa LLM, at Mga Modelong Pagsusuri

• Dapat mag-act ang mga CEO bilang mga chief AI officer upang buong-leverage ang teknolohiya sa kanilang mga organisasyon.
• Maraming software developer ang maliit na pagtrato sa malalaking language models (LLMs) bilang sobrang mahal at mapagkukunan.
• Ang mga advanced na AI model ay nagtataglay ng isang teknolohikal na pagbabago na katumbas ng pagkakalikha ng kuryente.
• Ang paglabas ng mga reasoning model ay nagmarka ng malaking pag-unlad sa teknolohiya ng AI.
• Ang mga epektibong AI na produkto ay binubuo bilang mga interkonektadong loop ng mga kasangkapan, na nagpapalakas ng produktibidad.
• Ang kasalukuyang pagtatangkilik sa teknolohiya sa mga serbisyo sa pananalapi ay mas takot sa panganib kaysa kinakailangan.
• Dapat isagawa ang mga solusyon sa seguridad para sa mga sistema ng AI sa network layer.
• Ang sistemang crab trap ay nagpapahintulot sa pag-audit at paggawa ng patakaran batay sa HTTP traffic.
• Mahalaga ang HTTP traffic sa pag-iisip ng mga AI model dahil sa malawakang pagtuturo sa web data.
• Ang pagtatanggap ng AI sa mga kumpanya ay nangyayari sa tatlong antas, bawat isa ay may iba’t ibang antas ng pakikilahok.
• Mahalaga ang pag-unawa sa papel ng AI sa pagsasagawa ng estratehiya sa negosyo.
• Ang pagbabago sa paraan ng paggamit ng LLMs ay maaaring magbukas ng kanilang buong potensyal.
• Ang mga historical analogies ay nakakatulong na i-frame ang epekto ng mga pag-unlad sa AI.
• Ang reasoning models ay mahalaga sa pagpapalakas ng mga kakayahan ng AI.
• Mahalaga ang mga interkonektadong kasangkapan para sa epektibong pagdisenyo ng AI na produkto.

Si Pedro Franceschi ay ang co-founder at CEO ng Brex, ang AI-powered spend platform para sa mga negosyo. Bago ang Brex, co-founder siya ng Pagar.me sa Brazil at tumulong na gawing isa sa pinakamalalaking payment processor sa bansa.

• Dapat mag-act ang mga CEO bilang mga chief AI officers upang lubos na maunawaan ang mga hangganan ng teknolohiya

  — Pedro Franceschi

• Ang paglalayong pangunahan sa integrasyon ng AI ay mahalaga para makapag-angkop nang epektibo sa teknolohiya.

• Hindi ito bagay ng engineering team; ito ay bagay ng pamumuno

  — Pedro Franceschi

• Kailangan ng mga CEO na maintindihan ang AI nang mas mabuti kaysa sinuman sa kumpanya.
• Ang papel ng AI sa estratehiya ng negosyo ay nangangailangan ng direkta na pakikilahok mula sa pinakamataas na pamamahala.
• Ang integrasyon ng AI ay hindi lamang isang teknikal na hamon kundi isang estratehikong hamon.

• Kailangan na ang CEO ay maging pangunahing opisyales ng AI

  — Pedro Franceschi

• Kailangan ng pagbabago sa mga tungkulin ng korporasyon upang maksimuhin ang potensyal ng AI.

• Marami sa software ang itinuturing ang LLMs bilang mahalaga at mahal, na naglalayong limitahan ang kanilang potensyal

  — Pedro Franceschi

• Madalas na overestimate ng mga developer ang gastos at kumplikadong kalikasan ng LLMs.
• Kailangan ng isang pagbabagong paradigma sa paraan ng pagtingin at paggamit sa LLMs.

• Ang pinakakakilabot na bagay ay ang pagkamalay kung ano ang mali ako

  — Pedro Franceschi

• Ang pagtrato sa LLMs bilang mga limitadong yaman ay nagpapahina sa pagpapalago.
• Kailangan ng industriya na muling isipin ang kanilang pagkakaroon ng LLMs.
• Mali na paniniwala tungkol sa LLMs ay maaaring magdulot ng hindi maksimisang paggamit.

• Karamihan sa software ay patuloy pa ring nagkakamali

  — Pedro Franceschi

• Ang pagpapakilala ng mga advanced na AI model ay katulad ng pagkakalikha ng kuryente

  — Pedro Franceschi

• Ang mga pag-unlad sa AI ay nagtatakda ng mahalagang sandali sa pag-unlad ng teknolohiya.
• Ang mga historical analogies ay nakakatulong na i-frame ang kahalagahan ng mga pag-unlad sa AI.

• Ang mga coding harness ay talagang gumagana, katulad ng elektrisidad

  — Pedro Franceschi

• Ang pag-unawa sa epekto ng AI ay nangangailangan ng pagtingin sa mga nakaraang pagbabago sa teknolohiya.
• Ang AI ay nagpapalit ng mga industriya sa paraan na katulad ng kuryente.
• Nagpapakita ang paghahambing sa potensyal ng AI na magbago.

• Ito ang dulo ng speer para sa pag-unlad ng teknolohiya

  — Pedro Franceschi

• Ang paglabas ng mga reasoning model at mga kasangkapan ay nagmarka ng malaking pagbabago

  — Pedro Franceschi

• Ang reasoning models ay nagpapalakas ng paggamit ng mga teknolohiya ng AI.
• Ang pag-unlad na ito ay nagpapakita ng mahalagang sandali sa pag-unlad ng AI.

• Ang lahat ng iba ay kahit anong uri ng pagkakamali hanggang Disyembre

  — Pedro Franceschi

• Mahalaga ang reasoning models para sa pagpapabuti ng mga kakayahan ng AI.
• Ang timeline ng pag-unlad ng AI ay nagpapakita ng kahalagahan ng mga bagong pag-unlad.
• Ang pag-unawa sa mga reasoning model ay mahalaga upang maging epektibo ang paggamit ng AI.

• Ang reasoning models ay ginawa ang AI na totoo nang interesante

  — Pedro Franceschi

• Ang mga mabubuting AI na produkto ay gumagana bilang agentic loops ng mga kasangkapan

  — Pedro Franceschi

• Ang mga interkonektadong kasangkapan ay nagpapalakas nang malaki ang produktibidad sa mga produkto ng AI.
• Ang prinsipyong ito ay pangunahin sa epektibong pagdisenyo ng AI na produkto.

• Nagsimula kami gawin ito sa aming sariling produkto sa Brex

  — Pedro Franceschi

• Mahalaga ang agentic loops para sa paggawa ng makabuluhang solusyon sa AI.
• Mahalaga ang pag-unawa sa konseptong ito para sa pagbuo ng AI na produkto.
• Ang epektibong disenyo ng AI ay nangangailangan ng isang network ng mga magkakaugnay na kasangkapan.

• Ang agentic loops ng mga kasangkapan ay ang katotohanan ng mga magandang AI product

  — Pedro Franceschi

• Mas mapag-iingat ang mga tao kaysa sa kinakailangan ng kasalukuyang teknolohiya

  — Pedro Franceschi

• Ang mga serbisyo sa pananalapi ay lalo na mabagal sa pagtatanggol ng mga bagong teknolohiya.
• May puwang sa pagitan ng kakayahan sa teknolohiya at pagkakaroon ng kagustuhan na mag-innovate.

• Ang teknolohiya ay malamang ay nangangailangan na maging mas mababa ang kanilang pag-iwas sa panganib

  — Pedro Franceschi

• Ang pag-iwas sa panganib ay maaaring magpabagal sa teknolohikal na pag-unlad sa mga industriya.
• Ang pag-unawa sa dinamikong ito ay mahalaga upang palakasin ang pagkakaroon ng inobasyon.
• Ang pagiging maingat ay maaaring maglimita sa potensyal ng mga bagong teknolohiya.

• Sa kasalukuyang kalagayan ng teknolohiya, masyadong takot ang mga tao sa panganib

  — Pedro Franceschi

• Upang tugunan ang mga alalahanin sa kaligtasan sa mga sistema ng AI, kailangang maisagawa ang mga solusyon sa network layer

  — Pedro Franceschi

• Mahalaga ang mga solusyon sa antas ng network para sa pagpapalakas ng seguridad ng AI.
• Mahalaga ang pagkakaroon ng ganitong pagkakasunod-sunod para sa ligtas na pag-deploy ng mga aplikasyon ng AI.

• Ang tanging paraan upang gawin ang totoong pagkilos tungkol dito ay sa network layer

  — Pedro Franceschi

• Ang pag-unawa sa mga hamon sa seguridad ay susi sa epektibong pagpapatupad ng AI.
• Ang mga solusyon sa network ay nagbibigay ng teknikal na pagkakataon sa seguridad ng AI.
• Mahalaga ang seguridad sa pag-deploy ng mga sistema ng AI.

• Kailangan ng mga solusyon sa network layer para sa seguridad ng AI

  — Pedro Franceschi

• Ang sistemang crab trap ay nagpapahintulot sa pag-audit at paggawa ng patakaran batay sa pagsusuri ng HTTP traffic

  — Pedro Franceschi

• Ang sistemang ito ay nagbibigay ng teknikal na solusyon para sa pagpapalakas ng mga agent sa produksyon.
• Ang pag-analisa ng HTTP traffic ay sentro sa paggana ng sistemang crab trap.

• Sinusuri mo ang HTTP traffic upang lumikha ng mga patakaran para sa network security

  — Pedro Franceschi

• Ang sistema ay nagpapakita ng isang inobatibong pagkakaroon sa pagpapamahala ng trapiko ng network.
• Mahalaga ang pag-unawa sa sistemang ito para sa pagpapatupad ng network security.
• Ang sistemang crab trap ay nagpapalakas ng seguridad sa pamamagitan ng pag-audit ng trapiko.

• Naging auditable ang HTTP traffic gamit ang crab trap system

  — Pedro Franceschi

• Ang HTTP traffic ay pangunahing paraan kung paano nag-iisip ang mga modelo dahil sa kanilang pagtuturo sa malaking halaga ng web data

  — Pedro Franceschi

• Ito ay nagpapakita ng kahalagahan ng web data sa pagtatrabaho ng AI model.
• Mahalaga ang pag-unawa sa papel ng HTTP traffic para sa paggana ng AI.

• Trained ang mga modelo sa mga hundreds of billions na web document

  — Pedro Franceschi

• Mahalaga ang web data para sa mga kakayahan ng pag-iisip ng mga modelo ng AI.
• Ang pag-analisa ng HTTP traffic ay mahalaga upang maunawaan ang pag-uugali ng AI model.
• Mahalaga ang pananaw na ito para sa pag-unawa sa pag-iisip ng AI model.

• Ang HTTP traffic ay malamang ang paraan kung paano nag-iisip ang mga modelo kaysa sa anumang iba pang bagay

  — Pedro Franceschi

• Ang pagtatanggap ng AI sa mga kumpanya ay karaniwang nangyayari sa tatlong antas, na may iba’t ibang antas ng pakikilahok at produktibidad

  — Pedro Franceschi

• Magkakaibang paraan ang paggamit ng AI ng iba’t ibang tungkulin sa isang kumpanya.
• Ang pag-unawa sa mga antas na ito ay may halaga para sa pagpaplano ng pagpapatupad ng AI.

• Ang iyong token maxers, karaniwang inhinyero, at ang iba pang kumpanya

  — Pedro Franceschi

• May iba’t ibang antas ng pagkakaugnay at produktibidad ng AI sa bawat tier.
• Nakakatulong ang framework na ito sa pagpaplano ng epektibong mga estratehiya sa pagtatanghal ng AI.
• Ang pagkilala sa mga antas na ito ay maaaring mapabuti ang integrasyon ng AI sa mga organisasyon.

• Pag-uugnay sa AI sa kung ano ko tawagin na Google search mode

  — Pedro Franceschi