主要观点：

• 6 月 16 日周一将在伦敦 LDX3 会议现场录制《The Pragmatic Engineer》播客，嘉宾是 Shopify 工程主管 Farhan Thawar，欢迎参会，直播期间将讨论 Shopify 的“反射式 AI 用法”等内容，活动后会发布播客。
• “AI 工程”两年前未被提及但如今需求大，Chip Huyen 所著《AI Engineering》是该领域佳作，文中分享了书中关于 AI 工程栈的内容，包括三层（应用开发、模型开发、基础设施）、与 ML 工程的异同、应用开发重点及与全栈工程的对比等。
• AI 工程源于 ML 工程，虽有变化但很多 ML 工程知识仍适用，如今构建 AI 应用与传统 ML 工程在模型使用、模型规模及输出评估等方面有不同，模型适应技术分为基于提示和微调两类，应用开发层包括评估、提示工程和 AI 接口等。

关键信息：

• 6 月 16 日在伦敦 LDX3 会议录制播客及相关活动安排。
• 《AI Engineering》一书及相关 podcast 介绍。
• AI 工程栈的三层结构及各层职责。
• AI 工程与 ML 工程的差异对比。
• 应用开发层的各项内容及重要性。

重要细节：

• 介绍了 LinkedIn 上关于 AI 工程和 ML 工程的职位描述情况。
• 详细说明了模型开发各阶段（预训练、微调、后训练）的特点及区别。
• 阐述了应用开发层中评估、提示工程和 AI 接口的重要性及具体内容。
• 提及了各种 AI 应用接口形式及新 AI 接口带来的用户反馈收集变化。
• 强调了 AI 工程快速发展及社区的能量与创造力。