我們喜歡快速推進並打破界限，目前正在探索 @CyreneAI 如何幫助我們進一步突破。

Braintrust 解決方案工程師： 「最優秀的 LLM 並不總能保證一致的表現」 這正是為何在編輯後的提示詞用於真實用戶請求前，必須進行測試 在遊樂場運行時看起來效果更好，但相同的提示詞在處理混亂輸入時卻會降低品質 工作坊展示了最小的評估迴圈：任務、資料集、分數、離線測試、線上日誌、人工審查 下方文章將同一觀點應用於檢索、幻覺檢查、版本控制和提示詞變更回歸測試 觀看工作坊，然後在下一次提示詞編輯上線前，先閱讀該文章，確保已進行回歸測試

一個人朗讀句子時，會告訴你他們如何發音。 真實的對話則能告訴你更多。 它揭示了人們如何自然地回應、停頓、打斷、強調觀點、改變語調，並根據情境調整語言。 這種差異至關重要。 要讓 AI 從識別語音邁向理解語言實際的使用方式，它需要接觸真實的溝通情境——而不僅僅是孤立的錄音。 這正是 @_dialectra 在構建語音數據集時所體現的理念之一。 透過有結構的流程收集並精煉真實說話者的語言，其目標不僅是保存詞語，更是捕捉語言在日常生活中真實存在的樣貌。 因為語言並非以一句一句的方式被體驗。 而是透過對話來體驗。

你不能只是將 Claude Code 連接到企業系統，就讓它為你完成所有工作。不僅一切都很脆弱，尤其是將控制權交給 AI，而且這是一個到處都是使用者介面和資料庫的複雜混合體。你必須讓人參與其中。長期持有 $CTSH $ACN

OpenAI 落後 Anthropic 太多，簡直好笑到不行 他們必須盡快訓練更大的模型

我們很少談論的一件事是，一次看診中塞進了多少資訊。 你必須在短短15或20分鐘內，解釋自己的症狀、仔細聆聽、提出正確的問題、記住藥物變更、理解檢驗結果，並思考接下來該怎麼做。 然後你離開後才發現，已經忘記了一半所說的內容。 我認為這是一個比人們意識到的更大的問題。AI Doctor Notes 正是圍繞這個時刻打造，由 @dreamlabsolutn 建立。 它並非試圖取代你的醫生，而是幫助你記錄對話，將其轉化為清晰、易懂的筆記，並在記憶還新鮮時標示出重要的後續事項。 我欣賞的是，它的目標並非診斷你或提供醫療建議，而是幫助你記住重點、保持有條理，並讓未來的看診不那麼令人壓力山大。 我也能理解，這對照顧者或為他人安排看診的父母來說同樣具有價值。醫療資訊往往透過記憶傳遞，但記憶並不總是可靠。 有時，最有用的科技並不是替我們做決定的那種， 而是幫助我們透過記住重要事項，做出更好決定的那種。