🕊 Самая мощная модель не всегда лучший выбор В AI-разработке всё больше решает не только сама модель, но и то, как выстроена работа вокруг неё - harness: контекст, инструменты, память и распределение задач. В посте разбираем реальные кейсы ⬆️ Статьи: • OpenAI ARC-AGI и влияние архитектуры работы с моделью на результат • Алиса AI теперь сама выбирает LLM под задачу • CEO «Алисы и умных устройств» «Яндекса»: «Это важнейшая ставка за историю компании» • Как сделать работу с AI-агентами эффективнее? На HackAlem AI важно не только выбрать сильную модель, но и научиться правильно использовать её возможности за ограниченное время. 🚀
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — Hackalem
Читать полностью в Telegram — HackalemМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Самая мощная модель не всегда лучший выбор
Самая мощная модель не всегда лучший выбор.
Кратко от AI: Главные тезисы
- Самая мощная модель не всегда лучший выбор.
Самая мощная модель не всегда лучший выбор
Похожие материалы
Судья отклонил иск сестры Сэма Альтмана о сексуальном насилии
Во вторник окружной судья США Закари Блюстоун отклонил иск, поданный Энн Альтман в прошлом году, утверждая, что ее брат, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, подвергал ее сексуальному насилию на протяжении всего ее детства. Как ранее сообщало The Guardian, судья написала, что за последний год Энн...
ENAnthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
ENHugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
Хватит платить за ИИ, запускайте все локально (вот как)
Большие лаборатории не собираются об этом говорить, а будут постоянно изучать идею улучшения моделей для ваших собственных сценариев использования [музыки] для ваших собственных рабочих процессов. У крупных лабораторий нет стимула предоставлять пользователям эту [музыку], потому что они тренируют свои модели для нормальной работы…



