生成式人工智能的进步引发了关于数据所有权的新问题, content integrity, algorithmic bias, and more. Here, NLP前沿的三位专家提出了开发道德生成人工智能解决方案的建议.
Madelyn是Toptal的首席工程编辑，也是Meta的前软件工程师. 她有六年多的研究经验, writing, 并为工程出版物编辑, 专门研究新兴技术和人工智能. 她曾在南加州大学维特比工程学院担任编辑，她关于工程伦理的研究发表在IEEE的NER 2021会议上.
Nathan是一名前端开发人员和视频处理专家. 他开发了用于流媒体服务的开源计算机视觉工具hypertrigger. 内森还在摩托罗拉解决方案公司担任了五年的全栈工程师, where he worked with React, Angular, Svelte, and native web components, 并主导公司内部设计体系的开发.
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设计模式提供了一种方便的方法，可以用久经考验的解决方案来应对挑战, saving developers time and effort. 下面是React设计模式是如何让模块之间的耦合更少的.
Mudassir是一个全栈软件工程师，专门研究JavaScript框架和库. 作为一名高级工程师，他构建了许多React应用程序，并在SAP等全球公司工作过, Bit, Kwanso, and VoicePing.
In this ask-me-anything-style Q&A, Toptal首席AI开发人员Joao Diogo de Oliveira回答了其他工程师关于转向ML的资源的问题, approaches to large language models, 以及人工智能未来最关键的应用.
Joao是一名人工智能开发人员，在宝洁等财富100强公司工作了10多年 & 赌博和医疗、能源和金融行业的初创公司. Joao拥有波尔图大学计算机科学硕士学位，并拥有机器学习和深度学习方面的多项认证.
生成式人工智能正在席卷世界, 对我们创造的内容有潜在的深远影响. 学习人工智能图像生成的基础知识，并通过本教程生成复杂的艺术渲染.
Juan is a developer, data scientist, 他是布宜诺斯艾利斯大学研究社交网络的博士研究员, AI, and NLP. Juan拥有十多年的数据科学经验，并在包括SPIRE和ICCS在内的ML会议上发表过论文.
想要在像GPT-4这样的革命性语言模型的浪潮中扩展你的技能吗? In this ask-me-anything-style tutorial, Toptal数据科学家和人工智能工程师Daniel psamurez Rubio回答了其他程序员关于机器学习的问题, natural language processing, and artificial intelligence topics.
Daniel is a data scientist, developer, 他是前首席技术官，专攻NLP超过6年, 最近专注于大型语言模型(llm). 他曾在巴斯夫(BASF)和戴姆勒(Daimler)担任高级数据科学家.
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尤里是一名安全工程师，也是密码格式Formosa和SRVB的创造者, an asymmetric cryptosystem. 协议和密码学的设计和验证专家, his background spans statistics, physics, and mathematics. 尤里拥有巴西圣卡塔琳娜联邦大学计算机科学硕士学位.
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