AI moves quickly, and trying to follow every update can easily become overwhelming. Some people focus on research and trusted sources, others learn through professional communities, social media or hands-on experimentation. The common lesson is that staying current does not mean knowing everything. Explore seven approaches to continuous learning and discover how people decide what deserves their attention—and what they are comfortable ignoring.
BEFORE YOU READ...
Do you really need to keep up with everything?
Think about how much AI news you encounter in a normal week. Which developments actually matter to your work, studies or everyday life? What could you safely ignore?
Explore Different Perspectives
Discover seven approaches to keeping up with AI, from deliberately ignoring some updates to following research, experimenting with tools and learning from professional communities.
Daniel Juhasz — You don’t need to follow everything: Choose what is worth your attention
One helpful thing is to decide what not to stay current on, because it is impossible to know everything. For instance, I stopped caring about new model updates from OpenAI, Google, Meta, etc. some time ago. Most of these new models do something complicated impressively well, but then it is also shown that they fail comedically in other, simpler tasks. However, I try to read the work that comes from top research institutes when they investigate how AI impacts people and societies. At the end of the day, whatever comes out of the “AI revolution” will have to go through a complex sociotechnical process, not just a technical one. Therefore, I also try to pay attention when someone who is not an AI expert (but whose perspectives on current developments I usually find informative) expresses an opinion on something AI related. I also find it helpful to remember that there is still a slower moving, non-generative, chatbot AI field that is also relevant to follow, sometimes maybe even more so than the fast-paced stuff.
Daniel Juhasz, Denmark, PhD student, AI Expert
Læs på dansk (DK)
En nyttig tilgang er at beslutte, hvad man ikke behøver at holde sig opdateret om, for det er umuligt at vide alt. For eksempel holdt jeg for noget tid siden op med at interessere mig for opdateringer af nye modeller fra OpenAI, Google, Meta osv. De fleste af disse nye modeller klarer nogle komplicerede opgaver imponerende godt, men det viser sig samtidig, at de kan fejle på næsten komisk vis i andre, mere simple opgaver. Til gengæld forsøger jeg at læse forskning fra førende forskningsinstitutioner, når de undersøger, hvordan AI påvirker mennesker og samfund. Når alt kommer til alt, vil det, der kommer ud af “AI-revolutionen”, skulle gennemgå en kompleks socioteknisk proces og ikke blot en teknisk proces. Derfor prøver jeg også at være opmærksom, når personer, der ikke er AI-eksperter, men hvis perspektiver på den aktuelle udvikling jeg normalt finder interessante og informative, udtaler sig om noget AI-relateret. Jeg synes også, det er nyttigt at huske, at der stadig findes et felt inden for AI, som udvikler sig langsommere, og som ikke handler om generativ AI eller chatbots. Det er også relevant at følge med i og måske nogle gange endda mere relevant end de områder, hvor udviklingen går meget hurtigt.Daniel Juhasz, Danmark, ph.d.-studerende, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
Eine hilfreiche Strategie besteht darin, bewusst zu entscheiden, bei welchen Themen man nicht ständig auf dem neuesten Stand bleiben muss, denn es ist unmöglich, alles zu wissen. Ich habe beispielsweise schon vor einiger Zeit aufgehört, mich für die Aktualisierungen neuer Modelle von OpenAI, Google, Meta usw. zu interessieren. Die meisten dieser neuen Modelle bewältigen bestimmte komplizierte Aufgaben beeindruckend gut, doch gleichzeitig zeigt sich, dass sie bei anderen, einfacheren Aufgaben auf geradezu komische Weise scheitern. Stattdessen versuche ich, die Forschungsarbeiten führender Forschungsinstitute zu lesen, wenn sie untersuchen, wie KI Menschen und Gesellschaften beeinflusst. Letztendlich wird alles, was aus der „KI-Revolution“ hervorgeht, einen komplexen soziotechnischen Prozess durchlaufen müssen und nicht nur einen technischen. Deshalb versuche ich auch aufmerksam zuzuhören, wenn jemand, der kein KI-Experte ist, dessen Sichtweisen auf aktuelle Entwicklungen ich aber normalerweise aufschlussreich finde, seine Meinung zu einem KI-bezogenen Thema äußert. Außerdem finde ich es hilfreich, sich daran zu erinnern, dass es weiterhin einen Bereich der KI gibt, der sich langsamer entwickelt und nicht auf generative KI oder Chatbots ausgerichtet ist. Auch diesen Bereich zu verfolgen ist relevant, manchmal vielleicht sogar wichtiger als die schnelllebigen Entwicklungen.Daniel Juhasz, Dänemark, Doktorand, KI-Experte
Leer en español (ES)
Una estrategia útil es decidir sobre qué temas no necesitamos mantenernos constantemente al día, porque es imposible saberlo todo. Por ejemplo, hace tiempo que dejé de prestar atención a las actualizaciones de nuevos modelos de OpenAI, Google, Meta, etc. La mayoría de estos nuevos modelos realizan tareas complicadas de forma impresionantemente buena, pero después también se demuestra que fallan de manera casi cómica en otras tareas más sencillas. Sin embargo, intento leer los trabajos de los principales institutos de investigación cuando estudian cómo afecta la IA a las personas y a las sociedades. Al fin y al cabo, cualquier resultado de la «revolución de la IA» tendrá que pasar por un complejo proceso sociotécnico, no simplemente técnico. Por eso también intento prestar atención cuando alguien que no es experto en IA, pero cuyas perspectivas sobre los acontecimientos actuales suelen parecerme interesantes e informativas, expresa su opinión sobre algún tema relacionado con la inteligencia artificial. También me resulta útil recordar que sigue existiendo un ámbito de la IA que avanza más lentamente y que no se centra en la IA generativa ni en los chatbots. También merece la pena seguirlo, quizá en ocasiones incluso más que las novedades que aparecen a un ritmo vertiginoso.Daniel Juhasz, Dinamarca, estudiante de doctorado, experto en IA
Прочетете на български (BG)
Един полезен подход е да решим за кои теми няма нужда постоянно да следим най-новите развития, защото е невъзможно да знаем всичко. Например преди известно време спрях да се интересувам от актуализациите на новите модели на OpenAI, Google, Meta и други компании. Повечето от тези нови модели се справят впечатляващо добре с някои сложни задачи, но след това се оказва, че се провалят почти комично при други, по-прости задачи. Вместо това се опитвам да чета изследванията на водещи научноизследователски институти, когато те проучват как ИИ влияе върху хората и обществата. В крайна сметка всичко, което произлезе от „революцията на ИИ“, ще трябва да премине през сложен социотехнически процес, а не само през технически. Затова се старая да обръщам внимание и когато човек, който не е експерт по ИИ, но чиито гледни точки относно съвременните развития обикновено намирам за интересни и информативни, изразява мнение по тема, свързана с изкуствения интелект. Също така смятам за полезно да помним, че все още съществува област на ИИ, която се развива по-бавно и не е свързана с генеративния ИИ или чатботовете. Тя също заслужава да бъде следена, понякога може би дори повече от бързо променящите се нововъведения.Daniel Juhasz, Дания, докторант, експерт по ИИ
Lorea — Learning through social media: Useful discoveries, but only a starting point
I follow developments in a fairly informal way, for example, through TikTok, where videos sometimes appear showing how to use certain tools or tips and tricks for projects like the final degree project (TFG). These videos can be helpful for discovering practical uses of different applications or learning shortcuts that make tasks more efficient.
However, beyond this casual exposure, I am not particularly well-informed about the topic. My knowledge is mostly limited to what I encounter in everyday social media content, and I haven’t actively sought out in-depth or structured information about these tools. While platforms like TikTok can provide interesting insights and quick tutorials, they don’t replace more thorough research or formal learning. As a result, I feel that my understanding is still quite basic, and I would need to explore more specialized resources or courses if I wanted to gain a deeper and more reliable knowledge of the subject.
Lorea, Spain, Student in psychology and human resources , Enthusiast with a critical approach on AI
Læs på dansk (DK)
Jeg følger udviklingen på en ret uformel måde, for eksempel gennem TikTok, hvor der nogle gange dukker videoer op, som viser, hvordan man bruger bestemte værktøjer, eller giver tips og tricks til projekter som det afsluttende bachelorprojekt (TFG). Disse videoer kan være nyttige til at opdage praktiske anvendelser af forskellige programmer eller lære genveje, der gør opgaver mere effektive. Men ud over denne mere tilfældige eksponering er jeg ikke særligt velinformeret om emnet. Min viden er hovedsageligt begrænset til det, jeg støder på i det daglige indhold på sociale medier, og jeg har ikke aktivt søgt efter dybdegående eller struktureret information om disse værktøjer. Selvom platforme som TikTok kan give interessante indsigter og hurtige vejledninger, kan de ikke erstatte mere grundig research eller formel undervisning. Derfor føler jeg, at min forståelse stadig er ret grundlæggende, og at jeg ville være nødt til at undersøge mere specialiserede ressourcer eller kurser, hvis jeg ønskede at opnå en dybere og mere pålidelig viden om emnet.Lorea, Spanien, studerende inden for psykologi og human resources, AI-entusiast med en kritisk tilgang til AI
Auf Deutsch lesen (DE)
Ich verfolge die Entwicklungen auf eine eher informelle Weise, zum Beispiel über TikTok, wo gelegentlich Videos auftauchen, die zeigen, wie man bestimmte Werkzeuge verwendet, oder Tipps und Tricks für Projekte wie die Bachelorabschlussarbeit (TFG) geben. Diese Videos können hilfreich sein, um praktische Anwendungsmöglichkeiten verschiedener Programme zu entdecken oder Abkürzungen kennenzulernen, mit denen sich Aufgaben effizienter erledigen lassen. Abgesehen von diesen eher zufälligen Einblicken bin ich über das Thema allerdings nicht besonders gut informiert. Mein Wissen beschränkt sich größtenteils auf das, was mir im alltäglichen Umgang mit sozialen Medien begegnet, und ich habe bisher nicht aktiv nach vertiefenden oder strukturierten Informationen über diese Werkzeuge gesucht. Plattformen wie TikTok können zwar interessante Einblicke und kurze Anleitungen bieten, ersetzen aber weder eine gründlichere Recherche noch eine systematische Weiterbildung. Deshalb habe ich das Gefühl, dass mein Verständnis noch recht grundlegend ist. Wenn ich mir fundiertere und zuverlässigere Kenntnisse über das Thema aneignen wollte, müsste ich mich mit spezialisierteren Informationsquellen oder Kursen beschäftigen.Lorea, Spanien, Studentin der Psychologie und des Personalwesens, KI-Enthusiastin mit einem kritischen Ansatz gegenüber KI
Leer en español (ES)
Sigo las novedades de una manera bastante informal, por ejemplo, a través de TikTok, donde a veces aparecen vídeos que muestran cómo utilizar determinadas herramientas o consejos y trucos para proyectos como el Trabajo de Fin de Grado (TFG). Estos vídeos pueden ser útiles para descubrir aplicaciones prácticas de diferentes herramientas o aprender atajos que permiten realizar las tareas de manera más eficiente. Sin embargo, más allá de este contacto ocasional, no estoy especialmente informada sobre el tema. Mis conocimientos se limitan principalmente a lo que encuentro en el contenido cotidiano de las redes sociales, y no he buscado activamente información más profunda o estructurada sobre estas herramientas. Aunque plataformas como TikTok pueden ofrecer perspectivas interesantes y tutoriales rápidos, no sustituyen una investigación más exhaustiva ni una formación reglada. Por eso, considero que mi comprensión del tema sigue siendo bastante básica y que necesitaría explorar recursos o cursos más especializados si quisiera adquirir conocimientos más profundos y fiables sobre la materia.Lorea, España, estudiante de Psicología y Recursos Humanos, entusiasta de la IA con un enfoque crítico
Прочетете на български (BG)
Следя развитието на технологиите по доста неформален начин, например чрез TikTok, където понякога се появяват видеоклипове, показващи как се използват определени инструменти, или съвети и трикове за проекти като дипломната работа за завършване на бакалавърска степен (TFG). Тези видеоклипове могат да бъдат полезни за откриване на практически приложения на различни инструменти или за научаване на преки пътища, които правят изпълнението на задачите по-ефективно. Извън този случаен досег с темата обаче не съм особено добре информирана. Знанията ми се ограничават предимно до това, на което попадам в ежедневното съдържание в социалните мрежи, и досега не съм търсила активно задълбочена или структурирана информация за тези инструменти. Макар че платформи като TikTok могат да предоставят интересни идеи и кратки уроци, те не могат да заменят по-задълбоченото проучване или формалното обучение. Затова смятам, че разбирането ми за темата все още е доста основно и че ще трябва да разгледам по-специализирани ресурси или курсове, ако искам да придобия по-задълбочени и надеждни знания в тази област.Lorea, Испания, студентка по психология и управление на човешките ресурси, ентусиастка в областта на ИИ с критичен подход
Elmar Krainz — Accept that you cannot know everything—and stay curious anyway
The best way to get started in the world of AI is to combine openness with critical thinking: Trying out new tools and gaining your own experience is valuable – but it is crucial to always reflect on what a tool actually does and where its limits lie. At the same time, one should say goodbye to an unrealistic claim from the outset: no one can have complete overview knowledge in this area. The development is so rapid that even experts can hardly keep up. This is not a weakness, but a reality that everyone has to deal with equally. More important than knowing everything is therefore a basic attitude: stay curious, try things out, question sources and classify results. Anyone who approaches the topic in this way is well equipped – regardless of how quickly the technology develops.
FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, Deputy Head of Institute Head of Computer Science FH Joanneum, Austria, AI Expert
Læs på dansk (DK)
Den bedste måde at komme i gang med AI på er at kombinere åbenhed med kritisk tænkning: Det er værdifuldt at afprøve nye værktøjer og gøre sine egne erfaringer – men det er afgørende altid at overveje, hvad et værktøj rent faktisk gør, og hvor dets begrænsninger ligger. Samtidig bør man fra begyndelsen opgive en urealistisk forventning: Ingen kan have et fuldstændigt overblik over al viden på dette område. Udviklingen går så hurtigt, at selv eksperter knap nok kan følge med. Det er ikke en svaghed, men en realitet, som alle må forholde sig til på lige fod. Vigtigere end at vide alt er derfor en grundlæggende indstilling: Bevar nysgerrigheden, prøv ting af, stil spørgsmål ved kilderne, og vurder resultaterne kritisk. Enhver, der går til emnet på denne måde, er godt rustet – uanset hvor hurtigt teknologien udvikler sig.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, viceinstitutleder og leder af datalogi ved FH Joanneum, Østrig, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
Der beste Einstieg in die Welt der KI besteht darin, Offenheit mit kritischem Denken zu verbinden: Neue Werkzeuge auszuprobieren und eigene Erfahrungen zu sammeln, ist wertvoll – entscheidend ist jedoch, stets zu reflektieren, was ein Werkzeug tatsächlich leistet und wo seine Grenzen liegen. Gleichzeitig sollte man sich von Anfang an von einem unrealistischen Anspruch verabschieden: Niemand kann in diesem Bereich einen vollständigen Überblick über das gesamte Wissen haben. Die Entwicklung verläuft so rasant, dass selbst Fachleute kaum Schritt halten können. Das ist keine Schwäche, sondern eine Realität, mit der alle gleichermaßen umgehen müssen. Wichtiger als alles zu wissen ist deshalb eine grundlegende Haltung: neugierig bleiben, Dinge ausprobieren, Quellen hinterfragen und Ergebnisse richtig einordnen. Wer sich dem Thema auf diese Weise nähert, ist gut gerüstet – unabhängig davon, wie schnell sich die Technologie weiterentwickelt.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, stellvertretender Institutsleiter und Leiter der Informatik an der FH Joanneum, Österreich, KI-Experte
Leer en español (ES)
La mejor manera de iniciarse en el mundo de la IA es combinar una actitud abierta con el pensamiento crítico: probar nuevas herramientas y adquirir experiencia propia es valioso, pero resulta fundamental reflexionar siempre sobre lo que realmente hace cada herramienta y cuáles son sus limitaciones. Al mismo tiempo, conviene abandonar desde el principio una expectativa poco realista: nadie puede tener un conocimiento completo de todo lo que ocurre en este ámbito. El desarrollo avanza tan rápidamente que incluso a los expertos les cuesta mantenerse al día. Esto no es una debilidad, sino una realidad a la que todos debemos enfrentarnos por igual. Por tanto, más importante que saberlo todo es adoptar una actitud fundamental: mantener la curiosidad, experimentar, cuestionar las fuentes e interpretar los resultados de manera crítica. Quien aborde el tema de esta forma estará bien preparado, independientemente de la velocidad a la que evolucione la tecnología.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, subdirector del instituto y responsable de Informática en FH Joanneum, Austria, experto en IA
Прочетете на български (BG)
Най-добрият начин да навлезем в света на ИИ е да съчетаем откритостта с критичното мислене: изпробването на нови инструменти и натрупването на собствен опит са ценни, но е изключително важно винаги да обмисляме какво всъщност прави даден инструмент и къде са неговите ограничения. В същото време още от самото начало трябва да се откажем от едно нереалистично очакване: никой не може да има пълна представа за всички знания и развития в тази област. Напредъкът е толкова бърз, че дори експертите трудно успяват да го следват. Това не е слабост, а реалност, с която всички трябва да се съобразяват. Затова по-важно от това да знаем всичко е да имаме правилната нагласа: да запазим любопитството си, да експериментираме, да поставяме източниците под въпрос и да оценяваме критично резултатите. Всеки, който подхожда към темата по този начин, е добре подготвен – независимо колко бързо се развива технологията.FH-Prof. Dr. Elmar Krainz, заместник-ръководител на института и ръководител на направление „Информатика“ във FH Joanneum, Австрия, експерт по ИИ
Tim Grabner — Stay curious, know your field and don’t chase every new AI tool
Since my interest in the topic has continued since the free access to LLMs, it is not difficult for me to stay “up to date”. However, this does not mean that I acquire every program that comes onto the market. It is important to know and be able to do one’s field, to keep learning and to get involved in the matter. Ideally, several AI systems can be combined to generate outputs. The following also applies: Ask the AI if you don’t know what to do. According to my observation, this option is underestimated and underused.
Tim Grabner, teacher, Austria, AI Educator
Læs på dansk (DK)
Da min interesse for emnet har været vedvarende, siden store sprogmodeller (LLM’er) blev frit tilgængelige, er det ikke svært for mig at holde mig “opdateret”. Det betyder dog ikke, at jeg anskaffer mig hvert eneste program, der kommer på markedet. Det er vigtigt at kende sit eget fagområde og være dygtig til det, fortsætte med at lære og engagere sig i emnet. Ideelt set kan flere AI-systemer kombineres for at skabe resultater. Derudover gælder følgende: Spørg AI, hvis du ikke ved, hvad du skal gøre. Efter min erfaring bliver denne mulighed undervurderet og brugt alt for lidt.Tim Grabner, lærer, Østrig, AI-underviser
Auf Deutsch lesen (DE)
Da mein Interesse an diesem Thema seit dem kostenlosen Zugang zu großen Sprachmodellen (LLMs) ungebrochen ist, fällt es mir nicht schwer, „auf dem Laufenden“ zu bleiben. Das bedeutet allerdings nicht, dass ich mir jedes Programm anschaffe, das neu auf den Markt kommt. Wichtig ist, das eigene Fachgebiet zu kennen und zu beherrschen, kontinuierlich dazuzulernen und sich mit der Materie auseinanderzusetzen. Im Idealfall lassen sich mehrere KI-Systeme kombinieren, um Ergebnisse zu erzeugen. Außerdem gilt: Frag die KI, wenn du nicht weißt, wie du weiterkommen sollst. Meiner Beobachtung nach wird diese Möglichkeit unterschätzt und zu wenig genutzt.Tim Grabner, Lehrer, Österreich, KI-Pädagoge
Leer en español (ES)
Como mi interés por este tema se ha mantenido desde que los grandes modelos de lenguaje (LLM) empezaron a estar disponibles de forma gratuita, no me resulta difícil mantenerme «al día». Sin embargo, eso no significa que adquiera todos los programas que salen al mercado. Es importante conocer y dominar el propio ámbito profesional, seguir aprendiendo e implicarse en la materia. Lo ideal es poder combinar varios sistemas de IA para generar resultados. Además, también se aplica lo siguiente: pregúntale a la IA si no sabes qué hacer. Según lo que he observado, esta posibilidad está infravalorada y se utiliza menos de lo que debería.Tim Grabner, profesor, Austria, educador en IA
Прочетете на български (BG)
Тъй като интересът ми към темата продължава още от момента, в който големите езикови модели (LLM) станаха свободно достъпни, за мен не е трудно да бъда „в крак с новостите“. Това обаче не означава, че придобивам всяка нова програма, която се появява на пазара. Важно е човек да познава и владее собствената си професионална област, да продължава да учи и да се задълбочава в темата. В идеалния случай няколко системи с ИИ могат да се комбинират, за да се генерират резултати. Освен това важи и следното: попитайте ИИ, ако не знаете какво да направите. Според моите наблюдения тази възможност се подценява и не се използва достатъчно.Tim Grabner, учител, Австрия, преподавател по ИИ
Juan Agustin Veliz — In technology, continuous learning is simply part of the job
In my case, that is part of my career. Software engineering, even before AI, has been in an ever moving field, and a constant curiosity and re-education is needed to keep up.
Juan Agustin Veliz, Germany, AI Expert
Læs på dansk (DK)
I mit tilfælde er det en del af min karriere. Softwareudvikling har, selv før AI, altid været et område i konstant udvikling, og det kræver vedvarende nysgerrighed og løbende efteruddannelse at følge med.Juan Agustin Veliz, Tyskland, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
In meinem Fall gehört das zu meinem Beruf. Softwareentwicklung war schon vor der KI ein Bereich, der sich ständig weiterentwickelt hat. Um Schritt zu halten, braucht es kontinuierliche Neugier und die Bereitschaft, sich immer wieder weiterzubilden.Juan Agustin Veliz, Deutschland, KI-Experte
Leer en español (ES)
En mi caso, forma parte de mi carrera profesional. La ingeniería de software, incluso antes de la IA, siempre ha sido un campo en constante evolución, y para mantenerse al día es necesario conservar la curiosidad y seguir formándose continuamente.Juan Agustin Veliz, Alemania, experto en IA
Прочетете на български (BG)
В моя случай това е част от професионалната ми кариера. Софтуерното инженерство, дори преди появата на ИИ, винаги е било област, която непрекъснато се развива, и за да бъдеш в крак с промените, са необходими постоянно любопитство и продължаващо обучение.Juan Agustin Veliz, Германия, експерт по ИИ
Natalia Hristev — Research, communities and experimentation: My mix for staying current
I follow specialized sources, scientific publications, and technology news, and participate in online courses and professional communities. I also experiment with new AI tools and exchange insights with other experts in the field.
Natalia Hristev, Bulgaria, training manager, AI Educator
Læs på dansk (DK)
Jeg følger specialiserede informationskilder, videnskabelige publikationer og teknologinyheder og deltager i onlinekurser og faglige fællesskaber. Jeg eksperimenterer også med nye AI-værktøjer og udveksler erfaringer og viden med andre eksperter på området.Natalia Hristev, Bulgarien, uddannelsesansvarlig, AI-underviser
Auf Deutsch lesen (DE)
Ich verfolge spezialisierte Informationsquellen, wissenschaftliche Veröffentlichungen und Technologienachrichten und nehme an Onlinekursen sowie an Fachgemeinschaften teil. Außerdem experimentiere ich mit neuen KI-Werkzeugen und tausche Erkenntnisse mit anderen Fachleuten auf diesem Gebiet aus.Natalia Hristev, Bulgarien, Weiterbildungsmanagerin, KI-Pädagogin
Leer en español (ES)
Sigo fuentes especializadas, publicaciones científicas y noticias sobre tecnología, y participo en cursos en línea y comunidades profesionales. También experimento con nuevas herramientas de IA e intercambio conocimientos y experiencias con otros expertos del sector.Natalia Hristev, Bulgaria, responsable de formación, educadora en IA
Прочетете на български (BG)
Следя специализирани източници, научни публикации и технологични новини и участвам в онлайн курсове и професионални общности. Освен това експериментирам с нови инструменти с ИИ и обменям знания и опит с други експерти в областта.Natalia Hristev, България, мениджър обучения, преподавател по ИИ
Vladimir Lapchev — Don’t just read the hype: Test the tool and look for real use cases
I mix curated sources with hands-on testing—if I can’t try it myself or see real use cases, I don’t fully trust the hype.
Vladimir Lapchev, Bulgaria, AI Enthusiast
Læs på dansk (DK)
Jeg kombinerer nøje udvalgte informationskilder med praktisk afprøvning – hvis jeg ikke selv kan prøve det eller se konkrete anvendelseseksempler, stoler jeg ikke fuldt ud på hypen.Vladimir Lapchev, Bulgarien, AI-entusiast
Auf Deutsch lesen (DE)
Ich kombiniere sorgfältig ausgewählte Informationsquellen mit praktischen Tests – wenn ich etwas nicht selbst ausprobieren oder keine realen Anwendungsbeispiele sehen kann, vertraue ich dem Hype nicht vollständig.Vladimir Lapchev, Bulgarien, KI-Enthusiast
Leer en español (ES)
Combino fuentes de información cuidadosamente seleccionadas con pruebas prácticas. Si no puedo probar algo por mí mismo o ver ejemplos reales de su aplicación, no me fío del todo del entusiasmo exagerado que genera.Vladimir Lapchev, Bulgaria, entusiasta de la IA
Прочетете на български (BG)
Съчетавам внимателно подбрани информационни източници с практически тестове – ако не мога сам да изпробвам нещо или да видя реални примери за приложението му, не се доверявам напълно на шума около него.Vladimir Lapchev, България, ентусиаст в областта на ИИ
