⚡️ Liquid AI выпустила модели, которые принимают решения и не генерируют ни одного токена Liquid AI представила decision models, первая из них называется d1. Модель получает контекст в виде текста или JSON и за один вызов возвращает откалиброванные вероятности по заранее заданным вариантам ответа. Вопросы бывают трёх типов: «да или нет» с вероятностью от 0 до 1, выбор из нескольких вариантов с распределением вероятностей и оценка по шкале. Несколько вопросов можно задать в одном запросе. Ответ не нужно парсить, ошибок схемы не бывает, задержка низкая и предсказуемая, а три вызова LLM сливаются в один. Вместе с ответом приходит уверенность модели, поэтому спорные случаи легко отправить на большую модель или человеку. Архитектурную разницу между конкретными весами d1 и Jev компании пока публично не раскрывают. Модели: https://docs.liquid.ai/lfm/models/decision-models Гайд по миграции: https://docs.liquid.ai/guides/decision-model-guide Демо: https://github.com/Liquid4All/cookbook/tree/main/examples/road-decider @ai_machinelearning_big_data
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Читать полностью в Telegram — AI Machine Learning Big DataМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Liquid AI выпустила модели, которые принимают решения и не генерируют ни одного токена
⚡️ Liquid AI выпустила модели, которые принимают решения и не генерируют ни одного токена Liquid AI представила decision models, первая из них называется d1. Модель получает контекст в виде текста или JSON и за один вызов возвращает откалиброванные вероятности по заранее…
Кратко от AI: Главные тезисы
- ⚡️ Liquid AI выпустила модели, которые принимают решения и не генерируют ни одного токена Liquid AI представила decision models, первая из них называется d1
- Модель получает контекст в виде текста или JSON и за один вызов возвращает откалиброванные вероятности по заранее…
Liquid AI выпустила модели, которые принимают решения и не генерируют ни одного токена
Похожие материалы
Anthropic готовит агентов-переговорщиков
✔️ Anthropic готовит агентов-переговорщиков Агентов учат вести переговоры от лица пользователя, а практики профессиональных переговорщиков компания переносит в модели, консультируясь с юридическими фирмами. Исследователей занимают протоколы взаимодействия агентов с…
GitHub БОЛЬШЕ НЕ НУЖЕН? Claude построил замену за 5 месяцев
GitHub БОЛЬШЕ НЕ НУЖЕН? Claude построил замену за 5 месяцев Что делать, когда ИИ пишет код быстрее, чем привычные инструменты успевают его обрабатывать? Anthropic взялась создавать собственную замену Git — Scion. В ролике разбираем: 🟠Почему ИИ агенты заставили пересмотреть…
Astana Hub и Гентский университет открывают совместную лабораторию искусственного интеллекта и математики
Astana Hub и Гентский университет открывают совместную лабораторию искусственного интеллекта и математики Enbekshi QazaQ
Google выпустила Harness² — фреймворк для самоулучшения ИИ-агентов
🤖 Google выпустила Harness² — фреймворк для самоулучшения ИИ-агентов Google Research открыла исходный код системы, которая позволяет ИИ-агентам самостоятельно улучшать свою работу без переобучения нейросети. Harness² даёт агентам возможность менять промпты, настройки памяти,…