最新

在过去三个月里，我每周都学到了一种新技巧，以便让我当时使用的任何大型语言模型（LLM）产生更好的输出。这是我的职业，但许多HN的用户有比这更有趣的职业。 就我而言，最近我才意识到让LLM先撰写和完善一个计划文档（plan.md）架构的重要性，然后将该文档拆分为可测试的阶段，最后逐步实施每个阶段。 事后看来，这似乎是显而易见的。但我花了太长时间才明白这应该是我的方法。我之前是自己逐步进行，没有为LLM制定一个总体的计划文档。 你花了太长时间才学会的职业技巧是什么？

如果有人提出一个想法，并通过TinyTapeout或其他ASIC代工服务推动该想法的实现，并且这个想法确实达到了设计目标，比如将大规模语言模型（LLM）计算的成本降低一个数量级。那么，这如何转化为实际的利润呢？有没有专门投资于此领域的风险投资公司？