applied ai

應用人工智能和機器學習

介紹

Applied AI是一個由領先的技術或精通技術的組織採用的人工智能和機器學習用例，最佳實踐，經驗教訓，工具和技術的策劃知識存儲庫。

許多組織經常分享他們的見解和專業知識，包括塑造其工程文化的最佳實踐，工具和技術。他們通過工程博客，會議和聚會等各種公共平台來做到這一點。該存儲庫編譯並介紹從這些來源收集的內容。

主題

• 人工智慧
• 機器學習
• 深度學習
• 生成的AI
• 大型語言模型
• 及時的工程
• 檢索授權一代（RAG）
• mlops
• 數據工程
• 負責人AI

組織

Airbnb

博客文章

2024

• Airbnb使用Vision Transformer的AI驅動照片遊覽
• 自動化平台V2：改善Airbnb的對話AI
• 在Airbnb轉換位置檢索：從啟發式學到強化學習的旅程
• Airbnb的ML功能平台Chronon現在是開源
• Airbnb品牌計：通過AI在社交媒體數據上為品牌知覺測量提供動力

2023

• 根據客人興趣確定家庭屬性的優先級
• 學會排名多樣化
• 在循環中使用ML＆Human建立Airbnb類別
• 非結構化數據的智慧：從大文本數據中構建Airbnb的清單知識

2022

• AI文本生成模型如何重塑Airbnb的客戶支持
• 智能自動化平台：賦予Airbnb的對話人AI及其他

2021

• 大規模自動化數據保護，第2部分

2020

• 改善在Airbnb排名的深度學習

阿爾戈利亞

博客文章

2024

• 引入AI個性化（？）
• 語言模型正在改變電子商務
• 對“了解”客戶的AI搜索意味著什麼？
• B2B的未來由AI提供支持。這是開始的方法。
• 語義搜索引擎的權威指南

2023

• 功能聚光燈：查詢建議

Altera.ai

博客文章

2024

• Altera使用GPT-4O來建立人類合作的新領域

體式

博客文章

2024

• Asana與Claude增壓工作管理

ASOS

博客文章

2024

• ASOS Tech Genai Hack：徹底改變Genai的要求
• 在ASOS轉換建議

自動拉德

博客文章

2024

• 揭開大型語言模型（LLM101）
• 到應用程序或不應用程序（在ML實驗週期中快速應用程序原型製作）
• 這麼多標籤，很少的時間；加速我們的圖像標籤過程

2023

• 展示我們的包裹的價值

2022

• 使用Auto Trader的客戶數據平台實時個性化搜索結果

Blablacar

博客文章

2023

• 我們如何使用機器學習與Blablacar的欺詐作用 - 第1部分
• 我們如何構建機器學習管道以與Blablacar的欺詐行為作鬥爭 - 第2部分
• Blablacar如何利用機器學習匹配乘客和駕駛員 - 第2部分
• Blablacar如何利用機器學習匹配乘客和駕駛員 - 第1部分

Brian Impact Foundation

博客文章

2024

• Brian Impact Foundation為他們提供了與Claude一起尋找下一代社會創新者的權力

帆布

博客文章

2024

• Canva的AI驅動魔術工作室使用了50億次併計數。

2023

• 總結GPT-4的事件事件評論

共同案件

博客文章

2024

• Coinbase通過Claude提高客戶支持和運營效率

Dropbox

博客文章

2024

• 再見再見...：對ChatGpt模型的重複令牌攻擊的演變
• 帶來AI驅動的答案和摘要到網絡上的文件預覽
• 從AI到可持續性，為什麼我們的最新數據中心使用400克網絡

2023

• 將所有內容都放在ML驅動文件組織的正確位置
• 這是約會嗎？使用ML以文件名識別日期格式
• 你不是（忘記NLP）：在chatgpt中使用控製字符的及時注射
• 通過機器學習加速我們的A/B實驗

2021

• 通過機器學習優化付款
• 圖像搜索如何在Dropbox上起作用
• 戛納：ML如何節省我們的每年170萬美元的文檔預覽

ebay

博客文章

2024

• 背景增強工具將任何照片變成工作室品質的產品圖像
• eBay負責的AI原則
• 切斷噪音：我們學到了有關生成AI和開發人員生產力的三件事
• 播客：Nitzan Mekel-Bobrov在AI上，在線購物的未來以及內部建造價值

2023

• 新的社會標題發電機使用AI來幫助賣家更輕鬆地發布
• eBay執行人工智能將如何將“範式轉移”到電子商務
• “神奇”列表工具利用AI的力量使在eBay上銷售的力量更快，更容易，更準確
• 不斷發展的建議：一個個性化的基於用戶的排名模型
• 超越文字：多模式嵌入如何提升eBay的產品建議
• eBay Execs在VentureBeat Transform會議上進行的談話生成AI和計算機視覺會議
• eBay的巨大速度十億個尺度矢量相似性引擎
• eBay如何創建具有30億個項目標題的語言模型

2022

• sherlock.io：升級的機器學習監控系統
• 通過eBay的相關性級聯模型改善客戶的購物建議
• 為個性化建議建立基於深度學習的檢索系統

埃斯蒂·勞德（Estee Lauder）

博客文章

2024

• 數據驅動的美：estéeLauder公司如何通過CHATGP解鎖見解

Etsy

博客文章

2024

• 有效的視覺表示學習和評估

2023

• 我們如何為Etsy的建議構建多任務典範
• 利用實時用戶操作來個性化ETSY廣告 - 研究論文
• 從圖像分類到多任務建模：通過圖像功能構建Etsy的搜索
• 利用實時用戶操作來個性化Etsy廣告

2022

• 在Etsy的搜索排名深度學習

Expedia

博客文章

2024

• 學習用於住宿旅行概念的嵌入
• 旅行剛剛和羅米變得更聰明
• 為住宿排名選擇合適的候選人

2023

• 使用合成搜索數據以預測航班價格
• Expedia Group的客戶壽命價值預測模型
• 產生多樣的旅行建議
• 通過價格警報來增加旅行者的參與度
• 使用Expedia Group Traveler Data使用兩塔方法的候選人生成

2022

• 使用無監督的學習對客戶反饋進行分類
• 如何用級聯土匪優化排名

2021

• 住宿的個性化排名模型

github

部落格

2024

• 用抹布解鎖非結構化數據的功能
• 什麼是檢索效果的一代，它對生成的AI有什麼作用？
• AI時代的開發人員編碼的開發人員的硬技能
• AI代碼生成的工作方式
• 使用AI修復安全漏洞
• 開發人員的第二個大腦：通過與AI的伙伴關係降低複雜性

2023

• 我們如何使用LLMS進化GitHub副駕駛
• 今天的LLM應用程序的架構
• 揭開LLM的神秘面紗：他們如何做自己沒有訓練的事情
• 如何構建企業LLM應用程序：Github Copilot的課程
• 促使工程和LLM的開發人員指南
• 內部GitHub：與GitHub Copilot後面的LLMS合作
• 公司如何通過生成AI提高生產力
• 生成AI如何改變開發人員的工作方式
• 生成AI支持軟件開發的合規性
• 開發人員需要了解有關生成AI的知識

2022

• 令人興奮的新GitHub功能機器學習

GitLab

博客文章

2024

• GitLab用Claude提高了生產率
• 使用GitLab建造GitLab：提供AI功能的多區域服務

Godaddy

部落格

2024

• 生成的AI域搜索
• 從文本到變形金剛：LLM如何增強Godaddy的CMS體驗
• 來自戰es的LLM：10堂課
• 我學到的一切都建立了一個AI應用程序

抓住

博客文章

2024

• LLM輔助向量相似性搜索
• 利用抹布驅動的LLM進行分析任務
• 時裝秀的演變：grab的模型服務平台
• 在Grab上啟用與LLM的對話數據發現
• 揭示過程：創建我們強大的競選構建器
• 大規模數據實體的LLM驅動數據分類

gumroad

博客文章

2024

• Gumroad的客戶支持團隊與Claude船舶代碼

Instacart

博客文章

2024

• 通過AI圖像生成增強食品風暴
• 帶有ping li的傑出演講者係列：ML增強的稀疏矢量搜索和隱私保護
• 揭示Instacart的Griffin 2.0的核心：深入研究模型服務平台
• 解鎖效率：AVA如何成為我們的AI生產力合作夥伴

2023

• 一個為他們服務的模型
• 蒙特卡洛，木偶和笑聲：迅速工程的意外歡樂
• 揭示Instacart的Griffin 2.0的核心：深入研究機器學習訓練平台
• 介紹Griffin 2.0：Instacart的下一代ML平台
• 用AVA擴展生產率 - Instacart的內部AI助手
• 在Instacart增壓ML/AI基礎
• 在Instacart上採用DBT作為數據轉換工具
• Instacart的下一個數據時代
• Instacart如何現代化對數億項目的實時可用性的預測，同時節省成本

LinkedIn

博客文章

2024

• 通過AI驅動的見解增強LinkedIn的安全姿勢管理
• 在引擎蓋下：LinkedIn的第一代理背後的技術，招聘助理

Mercado Libre

博客文章

2024

• Mercado Libre推出了由GPT-4O提供支持的AI開發人員平台Verdi
• 通過數據治理加速AI驅動的未來
• 超越炒作：與大型語言模型合作的現實世界課程和見解

Mercari

博客文章

2024

• 微調LLM以動態指定的屬性提取
• 基於LMM的大型項目類別分類的方法

2023

• 基於LM的查詢分類用於查詢理解
• 利用LLM的生產：回顧，向前
• 關於工程師的痛苦教訓
• 將客戶的聲音投入軟件開發過程中
• Mercari的旅程在柏林流行語中整合AI和搜索2023
• 使用協作過濾和矢量搜索引擎提高項目建議精度
• 客戶端的模型管理ML由Firebase提供支持
• 機器學習重新排列的旅程
• 我們需要在Chatgpt世界中的工程師嗎？

元

博客文章

元AI博客和研究論文

• Meta提交的各種AI/ML研究論文可在此處提供
• 元AI博客

2024

• 利用AI進行有效的事件響應
• 在元中保持大規模的AI能力
• 我們的下一代元訓練和推理加速器
• PVF：一種用於了解模型參數中AI系統針對SDC的脆弱性的新型指標
• 通過機器學習優化RTC帶寬估計
• 對數：AI培訓工作流程和服務的伐木引擎
• 建造元的Genai基礎設施
• 通過更快的應用程序構建和包裝來改善機器學習迭代速度
• 懶惰是新的快點：懶惰和煤渣如何加速機器學習
• 元如何前進Genai
• meta的無服務器jupyter筆記本
• 為AI的未來建造自定義矽

2023

• 引入Code Llama，一種用於編碼的最先進的大語言模型
• 觀看：Meta的工程師正在建立AI的網絡基礎架構
• 元如何為AI創建自定義矽
• AI與鷹眼在Meta進行調試
• Arcadia：端到端AI系統性能模擬器
• MTIA V1：Meta的第一代AI推理加速器

2022

• 在META的機器學習培訓縮放數據攝入

2021

• 完全碎片的數據平行：GPU較少的AI訓練速度更快
• ASICMON：AI加速器的平台不可估量的可觀察性系統
• 機器學習如何為Facebook的新聞提要排名算法提供動力

微軟

博客文章

2024

• 副本解剖

摩根士丹利

博客文章和網站

2024

• 摩根士丹利財富管理部署了GPT-4來組織其龐大的知識庫
• 機器學習研究

概念

博客文章

2024

• 概念與Claude創建了更聰明的工作區
• AI是新的塑料
• 認識新的概念AI。了解它可以為您做什麼。

nubank

博客文章

2024

• Nubank的AI：世界上最大的數字銀行之一如何使用人工智能

Scribd

博客文章

2024

• Scribd，Inc。增強內容髮現和與Claude的參與

鬆弛

博客文章

2024

• 通過AI增強工程師的能力
• 平衡舊技巧與新壯舉：從酶進行AI驅動的轉換到Slack的反應測試庫
• 我們如何構建Slack AI以保持安全和私密

激流迴旋構建

博客文章

2024

• 大規模數據工程項目成功的秘訣
• 生成AI及時工程：平衡行為
• 質量工程師的抹布
• 用鬆弛數據餵養AI模型
• 將人保持在循環中

2023

• 通過OpenAI函數調用，使用動態數據和API提升對話AI
• 大語言模型的背後：單詞嵌入

SourceGraph

博客文章

2024

• SourceGraph可以通過Claude提高其AI驅動的編碼助手的智能和速度

優步

博客文章

2024

• 開源和內部：Uber如何優化LLM培訓
• Genie：Uber Gen AI呼叫副駕駛
• QueryGPT - 使用生成AI的SQL自然語言
• 大規模的個性化營銷：Uber的應用外推薦系統
• datak9：通過AI/ML自動歸類於現場級別的數據
• 從預測到生成性 - 米開朗基羅如何加速Uber的AI旅程
• DragonCrawl：用於高質量移動測試的生成AI
• 在Uber上縮放AI/ML基礎架構
• 通過風險挑戰阻止Uber欺詐者
• 卓越模型得分：一個大規模增強機器學習系統質量的框架

2023

• 生成AI在軟件開發中的變革力量：Uber範圍內的黑客馬拉鬆的教訓
• 使用Uber的兩個塔嵌入的創新建議應用
• 在機場的需求和ETR預測
• 風險實體觀察 - 使用異常檢測與欺詐
• 加速廣告優化：釋放廣告模擬的功能
• 紫外線 - 異常檢測和警報系統

2022

• 項目雷達：與人類在循環中的智能早期欺詐檢測系統
• Deepeta：Uber如何使用深度學習預測到達時間
• Uber的實時文件檢查
• Uber如何使用ML和線性編程優化推送通知的時間
• Uber的ML教育：計劃設計和成果
• Uber的ML教育：受工程原則啟發的框架

2021

• 使用稀疏標記的數據在內部審核中應用機器學習

沃爾瑪

博客文章

2024

• 通過數據流管理安全API訪問分佈式系統中LLM的訪問
• 創建用於使用RAG的文件交互的Web應用：開發人員指南
• 探索矢量數據庫的世界：綜合指南
• 使用預測和Gen AI來改善沃爾瑪的產品分類
• AI驅動的連續監控：第三方風險管理的未來
• 建立自己的GPT（BYO-GPT）
• 文字泰坦：大型語言模型奧德賽
• 使用RAGA評估破布指標
• 在生產中部署破布 - 第2部分
• 在生產中部署破布 - 第1部分
• 使用PAE框架從PDF中提取產品屬性
• 不平衡文本分類的增強技術
• 用語義搜索技術轉換文本分類 - faiss

2023

• 沃爾瑪的機器學習平台
• 在您的數據上培訓大語言模型（LLM）

2022

• 在雲平台中使用Pyspark保存和檢索ML模型

Wix

博客文章

2024

• Wix用GPT簡化了網站內容創建。
• 真實的世界預測深度學習：我們如何在Wix上做到這一點
• 使用域名自定義企業數據的LLMS：WIX旅程
• WIX的AI用於徹底改變客戶服務路由系統
• SageMaker Batch Transform unleashed：我在WIX的旅程以實現可擴展的ML
• 超越內容生成：用於圖形設計的基於AI的佈局生成

其他資源

供應商的案例研究

遵循Openai，Anthropic和Databricks等人工智能供應商的資源，為企業如何利用AI解決複雜的挑戰和推動創新提供了寶貴的見解。

• Openai
• 人類
• 數據映

ML和LLM系統設計目錄

• ML和LLM系統設計：500個案例研究

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隨著時間的流逝，觀星者

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