Vijay Karunamurthy是一位经验丰富的人工智能专家，他的背景涵盖了工程和机器学习领域。从他在YouTube和苹果公司的开创性工作，到他目前在Scale AI担任首席技术官的角色，Vijay为提供了关于人工智能发展变化的宝贵视角。加入讨论，一起探索人工智能如何改变各个行业以及在这个动态领域中取得成功所需的关键技能。
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人工智能在金融等各个行业的融合，通过协助专业人士完成SQL查询优化等复杂任务，带来了显著的效率提升。
对人工智能模型进行现实世界的测试和评估是理解其实际应用和局限性、指导负责任的人工智能部署的关键。
人工智能代理是一个重要的趋势，多个模型协同工作，更有效地解决复杂问题。
人工智能领域正在迅速发展，新的研究和能力不断涌现，这对于专业人士来说，保持信息更新和适应性至关重要。
有志于从事人工智能行业的专业人士应该专注于人工智能的基础技能和实际应用，而不是试图跟上令人应接不暇的研究步伐。
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人工智能之旅是如何开始的？
人工智能之旅始于本科时期，当时人工智能刚开始受到关注。作为一名生物化学专业的学生，对生物体的生物过程以及通过神经网络复制这些过程的想法感到着迷。首个项目涉及从一本书中手动编码神经网络，这在当时由于缺乏像GitHub这样的资源，既具有挑战性又令人兴奋。尽管随后出现了“神经网络寒冬”，但这为后来在人工智能领域的职业生涯奠定了基础。
在YouTube和苹果公司从事人工智能工作是怎样的？
在YouTube，挑战在于如何在每天海量的上传内容中将观众与相关内容连接起来。最初，依赖用户提供的数据，如视频标题和评论，但最终利用卷积神经网络直接理解视频内容。这是一个游戏规则改变者，使能够在几乎没有用户输入的情况下推荐视频。在苹果公司，焦点转向了保护隐私的机器学习，这是一个不同但同样迷人的挑战。探索了机器学习如何在尊重数据隐私的同时，增强用户设备上各种媒体的内容发现。
能分享一个人工智能在金融领域影响的例子吗？
当然！与一家金融服务公司合作，协助他们的数据分析师。通过微调一个语言模型，使其能够建议更高效的SQL查询，利用索引和优化表连接。这种人工智能辅助将分析师重写查询的时间从小时减少到几分钟，显著提高了生产力。
如何测试和评估人工智能模型？
测试和评估至关重要。专注于现实世界的场景，而不是合成基准，以了解模型在实际应用中的表现。这涉及到创建反映实际用例的多样化数据分布，并不断细化评估基准。通过这样做，可以识别大型和小型模型之间的权衡，并做出明智的决策，选择最适合特定场景的模型。
当前有哪些人工智能趋势让兴奋？
人工智能代理的兴起，其中多个模型协作解决问题，特别令人兴奋。这种架构允许跨各种数据类型进行复杂的并行问题解决。另一个趋势是编码人工智能的演变，其中模型变得擅长协助开发人员处理复杂的编码任务，大大减少了使代码可用所需的时间和努力。
对有志于从事人工智能行业的专业人士有什么建议？