Trading Desks to Clinical Trials: Parallels in Applied Vertical AI — Ayush Bhardwaj, Allos AI
Ayush Bhardwaj arbetar med AI-verktyg i två mycket olika branscher — finansiell handel och läkemedelsutveckling — och upptäckte att problemen är nästan identiska.
Det stora problemet är att kunna bedöma om det AI-systemet bygger faktiskt är bra: en erfaren kodare ser på en minut om genererad kod är svag, men ingen på hans team kunde döma kvaliteten på en handelsstrategi eller ett läkemedelskandidatförslag. Han försökte först lösa det genom att träna en modell att bedöma resultaten, men det fungerade inte eftersom viktig data hålls hemlig (tradingfonder vill inte avslöja vinnande strategier, och cirka 30 procent av läkemedelsföretagen publicerar aldrig sina försökresultat). Lösningen blev att anställa en senior expert från respektive område som kan bedöma resultaten, välja bästa datakällor och förfina hur man ber AI-systemet om hjälp. Expertisen och datan är det enda som skapar ett verkligt konkurrensförsprång — själva AI-modellen och infrastrukturen är i princip utbytbar.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
Inside Arca's Long-Horizon Agents That Run the Business - Aman Singh, Arca
AI Engineer 23 okt.
Real AI Agent Attacks and What Would Have Stopped Them — Andrey Rybka, Bloomberg
AI Engineer 23 okt.
Outside of tech there has been no financial payoff to US companies for using AI, now viewed as a margin-hurting cost center, as VC-backed firms burn more tokens
Techmeme för 3 tim sedan
Source: Replit recently moved most AI spend from Anthropic to OpenAI, which gave 30%+ off in a deal worth $100M+/year, after Anthropic discontinued its discount
Techmeme för 5 tim sedan