I Thought Fine-Tuning Needed an ML Team. I Was Wrong.

El artículo destaca cómo los comentarios negativos de los usuarios son datos de entrenamiento valiosos y reales para sistemas de IA, frecuentemente ignorados. Desafía la idea de que el ajuste fino de IA es siempre costoso, proponiendo un bucle de retroalimentación simplificado para equipos de producto.