随着生成式人工智能技术不断重塑行业格局，RagaAI致力于确保这一变革的可靠性。Gaurav分享了他的旅程、面临的挑战，以及RagaAI如何帮助企业构建不仅创新而且可靠的人工智能系统。深入了解他对人工智能未来的见解、早期测试的重要性，以及在这个快速发展的领域中保持领先地位所需的条件。
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构建与公司愿景一致的积极团队对成功至关重要。确保人工智能系统的可靠性至关重要，RagaAI在实现这一目标中发挥着关键作用。从概念阶段就开始进行可靠性测试对于有效的人工智能应用开发至关重要。生成式人工智能代理的格局正在迅速演变，带来了测试这些复杂系统的挑战。
开发更小、更高效的人工智能模型的趋势日益增长，这些模型专为特定应用而设计。随着技术的进步和可靠性问题的解决，预计生成式人工智能的采用将变得广泛。RagaAI立志在未来为可靠的生成式人工智能应用设定行业标准。
是如何开始进入人工智能和生成式人工智能领域的？
感谢邀请参加节目。人工智能之旅始于15年前，当时攻读计算机视觉硕士学位。那时，人工智能并没有像今天这样广为人知。本科项目也涉及计算机视觉，所以对这个领域的兴趣有着深厚的根基。在学术生涯中有机会从事尖端技术的工作是对人工智能的首次接触，从那时起，这个领域已经呈指数级增长。
能分享一些在领先科技公司工作时的关键时刻或学习经验吗？
当然可以。每一次经历都是独一无二的，并且提供了令人兴奋的学习经验。例如，在Ola Electric，构建人工智能产品的速度令人大开眼界。学到了拥有一个积极投入愿景的团队的重要性。在Nvidia，见证了自动驾驶时代的诞生以及从2015年到2020年技术的显著增长。这些经历塑造了对团队动态重要性的理解以及大胆思考的力量。
是什么激励创立RagaAI的？
对来说，一个关键时刻是一次由于人工智能故障而几乎丧命的经历，当时在测试驾驶一辆半自动驾驶汽车。那是一个雨夜，汽车未能检测到路上的碎片。不得不手动介入以避免事故。那起事件强调了人工智能系统必须可靠的关键需求。在RagaAI，致力于了解人工智能为何失败以及如何预防，确保人工智能系统安全地履行其预期角色。
是如何在RagaAI的早期阶段进行建设的？
最初，专注于了解客户需求和构建正确的团队。联系潜在客户以了解他们的痛点，并开始组建一个具有互补技能的团队。这两个方面对于为RagaAI奠定基础至关重要。
组织通常会遇到哪些人工智能错误，RagaAI是如何解决这些问题的？
RagaAI是确保生成式人工智能可靠性的领先产品。已经识别出100多个潜在错误的维度，例如偏见、不适当的语气和信息泄露。系统不仅检测这些错误，还诊断并提供解决方案来修复它们，这对于构建和扩展可靠的人工智能应用至关重要。
公司应该在哪个阶段与RagaAI合作他们的生成式人工智能应用？
建议公司从概念阶段就开始与合作。构建一个可靠的生成式人工智能应用需要每一步都经过适当的测试和评估，已经成功地与组织合作，从早期阶段就确保这一点。
如何在生成式人工智能应用中平衡错误减少和成本之间的权衡？
权衡涉及考虑技术成本、计算成本和延迟。可以接受多少开销的决定因行业和应用而异。对于关键任务应用，如医疗保健或金融，可靠性至关重要。对于不太敏感的应用，一些不准确性可能是可以接受的。帮助客户基准测试并了解这些权衡，以便做出明智的决策。
如何看待生成式人工智能代理的角色演变，以及这对测试意味着什么？
生成式人工智能代理复杂且具有巨大的潜力，可以改变生活方式。测试这些代理的复杂性呈指数级增长，因为每个部分和整个系统都必须进行测试。正在研究复杂的方法以确保这些代理的可靠性，并很快将在这一领域宣布一些重要的事情。
如何跟上人工智能这个快速发展的领域？
跟上最新发展本身就是一项全职工作。花大量的时间阅读新闻通讯，听播客，并在LinkedIn和Twitter等平台上与社区互动。团队也积极分享知识，确保所有人都了解最新的发展。
会给那些刚开始从事人工智能职业的人什么建议？
生活在一个信息的黄金时代。建议是尽可能多地学习并构建一些有形的东西。加入开源社区，做出贡献，并实施学到的东西。这是掌握新技术的最佳方式。
对接下来几年的生成式人工智能行业的预测是什么？
随着可靠性问题的解决，将看到生成式人工智能的广泛采用。技术将有显著改进，将看到向构建更小、更高效的模型的趋势，这些模型专为特定应用而设计。这将导致更个性化和分布式的智能。
RagaAI的未来将会怎样？