39 Lessons on Building ML Systems, Scaling, Execution, and More

摘要

這篇文章是作者對 2024 年 AI 領域會議的筆記，涵蓋了建立 ML 系統、生產部署、執行與協作的 39 個關鍵原則。內容強調建立真實世界的獎勵函式、設計資料飛輪、平衡短期與長期回報，以及避免過度依賴單一模型。

This article is a set of 39 notes from the author on building ML systems, scaling, execution, and more. It covers key principles like defining reward functions, designing data flywheels, and balancing short-term vs long-term rewards.

重點

• 建立系統需定義獎勵函式與操作化世界。
• 不要輕視時間維度，系統需具備時間感知能力。
• 評估框架是競爭優勢的關鍵護城河。

提到的工具與公司

• Hallucinations

適合誰看

AI 工程師、系統開發者、ML 產品經理。

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講者

Eugene Yan

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