Материалы автора на VentureBeat.ru
Обвязка вокруг модели ИИ для программирования — системный промпт, инструменты и правила управления контекстом — может втрое увеличить затраты на решение задач по программированию, не обеспечив…
ИИ-агентам предоставляют возможность оптимизировать собственные компоненты — например, промпты, управление контекстом, рабочие процессы и код. Однако современные оптимизаторы саморазвивающихся агентских оболочек обычно опираются на уже имеющиеся знания базовых моделей или…
В корпоративных многоагентных процессах обычно используются жёсткие заранее прописанные конвейеры или простые механизмы голосования для объединения ответов нескольких агентов. Эти подходы дают сбой, когда сложные задачи нельзя заранее разделить на…
ИИ-агентам часто трудно оценить собственный прогресс и решить, что делать дальше. Они могут тратить вычислительные ресурсы на неудачные подходы, упускать перспективные результаты или прекращать работу, не выполнив задачу. По мере…
Исследователи из лаборатории Advanced Machine Intelligence (AMI Labs) Яна ЛеКуна и академических учреждений разработали H-JEPA — архитектуру модели мира, которая учится планировать на разных временных горизонтах, используя отдельные представления окружающей…
Агенты для программирования могут совершенствоваться, если менять подсказки, инструменты и код, которые направляют их работу. Но определить, какие изменения действительно помогают и заслуживают того, чтобы их сохранить, сложно и дорого.…
ИИ-агенты могут улучшать своё поведение, вырабатывая повторно используемые навыки на основе успешных и неудачных попыток выполнить задачи. Но системы, развивающие эти навыки, могут терять усвоенные знания, из-за чего им приходится…
Агенты ИИ часто используют языковые модели (LLM) для выбора из фиксированного набора инструментов или ранжирования возможных вариантов вывода. В каждом случае модель обрабатывает промпт и генерирует токены, хотя для приложения…
Когда мульти-LLM-система передает работу от одной модели к другой с помощью текста — будь то маршрутизатор, переключающийся между моделями, или агенты, сотрудничающие при решении задачи, — первая модель должна сжать…
Обучение агентов для выполнения конкретных задач, таких как написание кода или навигация по веб-страницам, требует сред, в которых они могли бы безопасно практиковаться, совершать ошибки и совершенствоваться. Но создание таких…
Самосовершенствующиеся ИИ-агенты могут анализировать свои ошибки и изменять промпты, инструменты, навыки и рабочие процессы, окружающие базовую модель, то есть так называемый «обвязочный каркас» (harness). Однако надежно суммировать эти улучшения непросто.…
Когда большие языковые модели (LLM) галлюцинируют, разработчики обычно предполагают, что у модели отсутствуют необходимые факты. Инженерные команды диагностируют эту ошибку как нехватку знаний. Стандартная реакция заключается в увеличении размера модели,…
Представьте себе ИИ-агента, перед которым стоит сложная корпоративная задача, например перенос огромных массивов клиентских записей из устаревшей CRM-системы в облачную базу данных. Агент не может полагаться исключительно на свое внутреннее…
Когда агентная система ИИ передает задачу от небольшой модели к более крупной — или обратно, — ей приходится платить высокую цену: принимающей модели нужно пересчитывать всю беседу с нуля, что…
Системы генерации с дополненной выборкой (RAG) созданы для того, чтобы давать ответы исключительно на основе извлеченных документов. Но когда инженеры оптимизируют такие конвейеры ИИ от начала до конца, модуль чтения…
Глубокая аналитика для руководителей в области корпоративного ИИ, данных и безопасности
Подписаться по RSSRSS-ленты обновляются каждые 15 минут.
