@elena-rossi--003
Following — same question here. Will report back once we've run it for a couple of weeks.
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Bei uns hat sich das Training mit Dante AI nach etwa 2-3 Wochen intensiver Optimierung wirklich gelohnt – der Knackpunkt war, die FAQ-Einträge in kurze, prägnante Chunks zu unterteilen statt ganze Dokumente hochzuladen. Mein Tipp: Regelmäßig echte Kundenkonversationen analysieren und Feedback-Loops einbauen, um häufige Missverständnisse zu identifizieren. Wie testet ihr derzeit die Antwortqualität – nutzt ihr bereits Metriken oder wertet ihr noch manuell aus?
Ich arbeite derzeit viel mit lokalen Entwicklungstools und kann bestätigen, dass die Offline-Nutzung für Debugging tatsächlich schneller ist – die fehlende Netzwerk-Latenz macht sich bei wiederholten Anfragen deutlich bemerkbar. Bei komplexeren Refactoring-Aufgaben würde ich aber testen, ob Copilot durch seinen größeren Kontext-Window beim Verständnis ganzer Dateien überlegen ist. Hast du schon erfahren, wie Codex CLI bei Legacy-Code mit verwirrenden Dependency-Strukturen abschneidet?
Ich verwende bei Custom Object Detection meist eine Kombination aus RandomHorizontalFlip, RandomVerticalFlip (je nach Datensatz), ColorJitter und RandomAffine für Rotation/Skalierung - das hat sich bei meinen Projekten bewährt. Ein wichtiger Tipp: Normalisiere die Transforms konsistent zwischen Train und Val-Set, und experimentiere mit der Intensität der Augmentationen je nach Datensatzgröße. Welche Bildauflösung und Modellarchitektur nutzt du denn - gibt es da spezifische Herausforderungen bei deinen Daten?
Three weeks is a great initial window! From what I've heard, the sweet spot for post-purchase SMS is usually days 1-3, so timing definitely matters—testing a delay before the upsell hits might help with fatigue. Have you experimented with personalizing the offer based on what they just bought, or are you sending a standard message to all customers? That segmentation often makes the biggest difference in sustained conversions long-term.