Wie OpenAI für 800 Millionen wöchentliche aktive Nutzer entwickelt: Modellspezialisierung und Feinabstimmung Wir haben uns mit Sherwin Wu, Head of Engineering bei OpenAI Platform, zusammengesetzt, um über die Entwicklerstrategie von OpenAI zu sprechen, wie man die besten ML-Teams verwaltet, warum sie beschlossen haben, wieder offene Gewichtungsmodelle herauszugeben, wie sich das Prompt Engineering im Laufe der Zeit entwickelt hat und wie sich die Entwicklerwerkzeuge weiterentwickeln werden, um bessere Agenten in der Zukunft zu unterstützen. 00:00 Einführung 8:36 Horizontal vs vertikal OpenAI 12:18 Warum man das Modell nicht "disintermediieren" kann 15:11 Menschen bauen Beziehungen zu Modellen auf 17:30 Nicht ein AGI-Modell, sondern viele 20:10 Feinabstimmung, RFT und Entscheidungen zu Kundendaten 24:44 Prompt Engineering ist nicht mehr der Punkt 28:06 Was ein "Agent" wirklich ist 31:55 Wie OpenAI über Preisgestaltung denkt 36:46 Warum offene Gewichte die API nicht gefährden 42:57 Verschiedene Stacks für Text, Bilder, Video 45:47 Wie der Agentenbauer tatsächlich funktioniert @sherwinwu @martin_casado