Kami suka bergerak cepat dan mengubah hal-hal, kami sedang bekerja untuk melihat bagaimana @CyreneAI dapat membantu kami mendorong batas tersebut.

Insinyur solusi Braintrust: "LLM terbaik tidak selalu menjamin kinerja yang konsisten" Kalimat itulah sebabnya edit prompt perlu diuji sebelum prompt yang diedit menjawab permintaan pengguna nyata Hasil run di playground bisa terlihat lebih baik, sementara prompt yang sama menurunkan kualitas pada input yang kacau Workshop ini menunjukkan loop evaluasi minimum: tugas, dataset, skor, pengujian offline, log online, tinjauan manusia Artikel di bawah ini memetakan poin yang sama ke retrieval, pemeriksaan halusinasi, versi, dan tes regresi perubahan prompt Tonton workshop, lalu baca artikel sebelum prompt edit berikutnya dirilis tanpa tes regresi

Seseorang yang membaca kalimat keras-keras memberi tahu Anda bagaimana mereka mengucapkan kata-kata. Percakapan nyata memberi tahu Anda jauh lebih banyak. Ini mengungkap bagaimana orang secara alami merespons, berhenti sebentar, menyela, menekankan ide-ide, mengubah nada, dan menyesuaikan bahasa mereka berdasarkan konteks. Perbedaan ini penting. Agar AI bisa melangkah lebih jauh dari sekadar mengenali ucapan menuju memahami bagaimana bahasa benar-benar digunakan, ia membutuhkan paparan terhadap komunikasi otentik—bukan hanya rekaman terpisah. Ini adalah salah satu gagasan yang tercermin dalam pendekatan @_dialectra dalam membangun dataset ucapan. Dengan mengumpulkan dan menyempurnakan bahasa dari pembicara nyata melalui proses terstruktur, tujuannya bukan hanya melestarikan kata-kata, tetapi menangkap bahasa sebagaimana ia ada dalam kehidupan sehari-hari. Karena bahasa tidak dialami satu kalimat demi satu kalimat. Ia dialami melalui percakapan.

Anda tidak bisa hanya menghubungkan Claude Code ke sistem perusahaan dan mengharapkan itu melakukan semuanya untuk Anda. Semuanya rapuh, terutama jika memberikan kendali kepada AI, dan ini merupakan campuran rumit antara antarmuka pengguna dan database yang tersebar di mana-mana. Anda memerlukan manusia dalam prosesnya. Long $CTSH $ACN

OpenAI jauh tertinggal dari Anthropic, sampai-sampai tidak lucu lagi Mereka harus segera melatih model yang lebih besar

Satu hal yang tidak cukup kita bahas adalah betapa banyak informasi yang dimuat dalam janji temu dokter. Anda mencoba menjelaskan gejala Anda, mendengarkan dengan cermat, mengajukan pertanyaan yang tepat, mengingat perubahan obat, memahami hasil tes, dan memikirkan langkah selanjutnya—all dalam waktu 15 atau 20 menit. Kemudian Anda pergi dan menyadari bahwa Anda sudah lupa setengah dari apa yang dikatakan. Saya pikir itu masalah yang jauh lebih besar daripada yang disadari banyak orang. AI Doctor Notes dibangun mengelilingi momen tepat itu, dibuat oleh @dreamlabsolutn. Alih-alih mencoba menggantikan dokter Anda, alat ini membantu Anda menangkap percakapan, mengubahnya menjadi catatan yang jelas dan dalam bahasa sehari-hari, serta menyoroti tindak lanjut penting saat semuanya masih segar. Yang saya hargai adalah tujuannya bukan untuk mendiagnosis Anda atau memberikan saran medis. Ini membantu Anda mengingat, tetap terorganisir, dan membuat janji temu berikutnya kurang membebani. Saya juga bisa melihat mengapa ini akan bernilai bagi perawat atau orang tua yang mengelola janji temu untuk orang lain. Informasi medis sering kali beredar melalui ingatan, dan ingatan tidak selalu andal. Kadang-kadang teknologi paling berguna bukanlah yang membuat keputusan untuk kita. Tapi yang membantu kita membuat keputusan lebih baik dengan mengingat hal-hal yang penting.