Как сообщает MarktechPost, в данном руководстве рассматривается модель Jev, первая модель System One от TypeSafe AI, которая не генерирует текст. Вместо этого она принимает состояние программы и набор типизированных вопросов, возвращая выборы, оценки и вероятности "да/нет", на основе которых можно напрямую ветвить код. Мы устанавливаем официальный Python SDK, делаем первый вызов, который использует все три примитива вопросов одновременно, и изучаем, как форма состояния влияет на то, что модель может знать. Затем мы пересчитываем опубликованную статистику уверенности на основе возвращенных вероятностей, измеряем, что дает пакетирование десяти вопросов в одном вызове по сравнению с десятью отдельными вызовами, и строим шаблоны, для которых разработан API: маршрутизация с учетом уверенности, составное оценивание с весами, сохраненными в коде, типизированные вызовы функций и подсчет, выполненный так, как модель может это делать. Мы завершаем описание производственной формы: модели ответов Pydantic, асинхронный клиент, разветвленный с помощью asyncio, политики повторных попыток, типизированные ошибки и работающий реестр, который оценивает всю тетрадь. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником. Meta анонсировала новые возможности для ИИ-агента Muse Muse появится на смарт-очках Meta с новыми функциями Contrastive-LM представила CLM-8B, модель, которая ускоряет действия агентов до 9 раз по сравнению с Jev. Meta представила новые функции для ИИ-агента Muse, включая цифрового аватара и интеграцию с умными очками. Meta разрабатывает устройство Muse Charm для AI-агента Muse, которое не требует телефона.