Ending AI Slop — Thais Castello Branco, Taste Labs
Thais Castello Branco från Taste Labs argumenterar att AI-modeller idag är dåliga på subjektivt arbete som skrivande och design, och att problemet är att modeller tenderar att optimera mot genomsnittet — det mest sannolika — vilket dödar kreativiteten.
Lösningen är att bryta ner design i mätbara delar (en logotyp, en överskrift, en färg) som kan jämföras mot originalet, och sedan samla högkvalitativ feedback från experter kopplad till specifika val. Genom att göra smak mätbar och träningsbar på det sättet kan AI lära sig att bryta från det uppenbara när situationen kräver det.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
SOTA Generative Media Panel — Dumitru Erhan, Shane Gu & Nicole Brichtova, Google DeepMind
AI Engineer 30 aug.
Tell the Robot What You Want — Sandhya Subramani, AWS
AI Engineer 29 aug.
The Signal Layer: What to Build When Anything Can Be Built — Lena Hall, Akamai
AI Engineer 29 aug.
Tribal Dungeons of Global Shipping: AI Agents at Global Scale — Dmitry Buykin, Maersk
AI Engineer 29 aug.