我也來開電子報啦 ，定位是針對會寫點 code 的朋友，提供關於 AI Engineer, LLM 應用開發, Prompt Engineering 等比較深入的內容跟推薦文章。
發信頻率希望能維持隔週一次。我不求發布最快的 AI 相關新聞，或是分享最前沿的研究 papers。而是希望針對應用軟體工程師、全端工程師們，提供開發 AI 應用能派上用場的內容。
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以下是電子報第0篇內容。
Hello! 你好 
我是 ihower，感謝訂閱我的 Generative AI Engineer 週報。首先，讓我跟你分享幾篇文章，介紹什麼是 Generative AI Engineer (生成式AI工程師)，這也是本週報的定位。
AI Engineer 由美國知名科技部落格主 swyx 重新定義的新職種，我們以 LLM API 為界: 左側負責研發模型提供 API。右端則是新崛起的 AI 工程師。
在 ChatGPT 之前，如果我們想做 AI 應用，會需要機器學習工程師，從頭後訓練模型，耗時數個月來研發。
在 ChatGPT 之後，我們不需要從頭訓練模型了，我們只需要下提示詞 Prompt，就可以很快開發出 AI 產品原型。
不過，魔鬼藏在工程細節裡，接著就有 Prompt Engineering, LLM Tooling, Vector Database, RAG, AI UX, Agents, Langchain…. 等等議題
這些事情不是機器學習工程師、也不是科學家在做的事，而是屬於應用面的實作。
據 ChatGPT 不負責估計，機器學習的從業人員，全球約有數十萬人，但是從事軟體開發卻有數千萬人，是百倍的多。
隨著開發 AI 應用的門檻降低，勢必會有越來越多軟體工程師會逐漸掌握使用 LLM API 技能，崛起成為新的 AI Enginner。
Andrej Karpathy 是 OpenAI 最知名的 AI 研究科學家和共同創辦人，他回覆了 swyx 的 tweet，更直接的說出:
* LLM 創造了新的抽象層和專業
* 叫做 Prompt Engineer 他也覺得不好，因為工作不只有 Prompt Engineering
* 叫做 AI Enginner 可能也有點不夠清楚太廣 (因此我認為加上 Generative 會更好)
* AI 工程師的數量會遠比 ML 工程師多，而且甚至不需要學怎麼訓練模型了
* LLM 創造了新的抽象層和專業 * 叫Prompt Engineer 他也覺得不好，因為工作不只有Prompt Engineering * 叫AI Enginner 可能也有點不夠清楚太廣（因此我認為我加上Generative會更好) * AI 工程師訓練的數量會遠比 ML 工程師多，而且甚至不需要學怎麼模型了
vgod 是知名的神乎其技軟體工程師，在這篇文章中，提到了這是新的典範轉移:
做應用的「AI工程師」會增加，但他們的工作跟傳統ML開發流程不會有太大關係。
有了 LLM 模型還不夠，這篇文章說明了建構一個 AI 應用，還需要哪些工作，這些工作都屬於 AI Engineer 的範疇。
淺談 Generative AI Engineer 和 LLM 應用開發 Roadmap
這是我工作坊課程的精華投影片，介紹了 LLM 應用開發的各個面向，包括 Prompt Engineering 和各種應用場景需要解決的工程問題等。
若你還沒有看過，別錯過了。若你喜歡我的內容，歡迎關注我的工作坊課程，有更多補充內容和程式碼實做。
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最後，推薦一個瀏覽器外掛是沉浸式翻譯，這可以大大加速閱讀英文文章的速度。
希望你會喜歡這份週報，謝謝。
– ihower