У нас вы можете посмотреть бесплатно Why “It Works in ChatGPT” Isn’t a Production Argument или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
You can’t just say “It works in ChatGPT.” That’s not enough. This video dives into what really breaks when AI features hit production. We talk about input mismatches, latency issues, and how things can go off-script in unexpected ways. It’s all about real incidents where systems failed, and why it matters. Tags: production ML, MLOps, backend engineer, AI systems, input distribution, latency issues, failure modes, chatbot failures About This Channel: This channel is for engineers building and owning AI systems in production. I think out loud about the questions I'd want answered before shipping: architecture trade-offs, failure modes, cost containment, and the infrastructure beyond the model. Connect: https://prompt-deploy.beehiiv.com https://x.com/promptdeploy https://linkedin.com/in/houchia