Liquid AI представила модель принятия решений
✔️ Liquid AI представила модель принятия решений Бостонский стартап, выросший из MIT, выпустил d1-ultra – самую крупную собственную модель, которая получает на вход описание ситуации и набор типизированных вопросов, а возвращает вероятность каждого варианта ответа. D1-ultra…
- 01.✔️ Liquid AI представила модель принятия решений Бостонский стартап, выросший из MIT, выпустил d1-ultra – самую крупную собственную модель, которая получает на вход описание ситуации и набор типизированных вопросов, а возвращает вероятность каждого варианта ответа. D1-ultra…
✔️ Liquid AI представила модель принятия решений Бостонский стартап, выросший из MIT, выпустил d1-ultra – самую крупную собственную модель, которая получает на вход описание ситуации и набор типизированных вопросов, а возвращает вероятность каждого варианта ответа. D1-ultra принимает текст, изображения или то и другое сразу и рассчитана на сложные случаи. Среди примеров - сверка дефекта печатной платы со спецификацией и проверка страхового случая по фотографии клиента. Вопросы бывают трёх видов – да или нет с вероятностью от 0 до 1, выбор одной метки из списка с вероятностью для каждой и позиция на шкале. По словам Liquid AI, большинство моделей решений переоценивают себя, а d1-ultra сильнее всего прибавила в задачах на знания, этого достигли за счёт проработанной калибровки ответов. Если модель называет вероятность 80%, такие ответы должны оказываться верными примерно в 80% случаев. В основе d1-ultra лежит крупная модель с открытыми весами, которую Liquid AI существенно переделала, но какая именно и сколько у неё параметров, сведений не приводят. 🟡 Тесты На собственном наборе из 112 оценок новинка обошла предыдущую d1 и Jev 1.14 от TypeSafe AI во всех задачах, причём с лучшей калибровкой при той же цене. В Artificial Analysis Decision Index, свежего рейтинга моделей принятия решений, опережение остальных участников рейтинга составил в среднем 8 баллов. Модель работает через API Liquid AI, представлена OpenRouter и Vercel AI, контекст составляет 32 768 токенов. Потестить её можно в песочнице. Миллион входных токенов стоит 4 цента, так же как у Jev 1.14, а выходные соответственно -не тарифицируются. Изображение в один мегапиксель считается за 1536 токенов, каждый вопрос оплачивается как отдельный запрос вместе с текстом и всеми картинками. @ai_machinelearning_big_data
Байланысты материалдар
Барлығы →Уолл-стриттің ең жылдам трейдерлері AI саласында алда болу үшін деректер орталықтарын құруда және чип стартаптарын қолдауда
Jane Street және Hudson River Trading сияқты жоғары жиілікті трейдерлер қазір AI есептеу қуаты үшін бір-бірімен жарысуда. Уолл-стриттің ең жылдам трейдерлері AI саласында алда болу үшін деректер орталықтарын құрып, чипті стартаптарға қолдау көрсетеді деген мақала The Decoder сайтында бірінші рет пайда болды.
Донорлық буырнақ сәйкестілігін талдау жөніндегі стартап Қытай нарығына шығаруға дайындап жатыр
Cortex AI негіз қалаушысы Асылжан Абдуллаев Қытай нарығының ерекшеліктері мен команда модель дәлдігін 92%ға дейін арттыру жолын айтты
Together AI мен Y Combinator стартаптар үшін бірінші GPU кластерін іске қосады
Together AI мен Y Combinator YC стартаптары үшін бірінші GPU кластерін іске қосады