"苦澀的教訓" 大約在第27分鐘...
@ReadyAI_（子網33）在機器標記數據方面已經比ScaleAI做得更好——這符合這個教訓。
這個教訓基本上是：人類對AI的微調遠遠不如機器在大規模上強行嘗試每一種可能性和排列組合來得好。
獲得巨大的規模。快速機器迭代。贏。
🚨🚨🚨 POD UP!
travis kalanick (@travisk) 和 keith rabois (@rabois) 代替 sacks 和 friedberg！
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(0:00) 好朋友們歡迎 travis kalanick 和 keith rabois！
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