Basel234

У тесті Імперського коледжу Лондона прості фіксовані правила краще за інший ШІ виявляли хибні дії меншої моделі ШІ на симуляції хімічного заводу.
За перевірки правилами Llama 3.2 3B від Meta зупинила завод у 7/20 випадках несправностей, тоді як інший ШІ, який перевіряв її роботу, — у 15 випадках. Досить цікаво.

Я прочитав цікаве дослідження повторного використання токенів і кешування контенту
Сіддхант Кхаре (дослідник ШІ) перетворив деякі з цих висновків на аудиторський журнал, у якому незалежний оракул прогнозує повторно використовувані токени на основі ідентичності токенів і політики кешу, рушій засвідчує результат, шлях промпту має продемонструвати ту саму роботу, а запуски з кешем і без кешу мають видавати ідентичні масиви токенів.
По суті, нульове повторне використання зі стану без кешу та нульове повторне використання після витіснення отримують окремі вердикти, а час залишається null, а не нуле

Laguna S — це модель 118B із сумішшю експертів (mixture-of-experts), яка на кожен токен активує лише 8B параметрів
Це точно варто вивчити, адже Poolside довів її від старту тренування до запуску всього за вісім тижнів! Дайте цьому осісти

Що має значення для будь-кого, хто запускає AI-продукти, як моя команда, — це фабрика, що стоїть за цим: менше ніж 70 дослідників, які виконують 10,000 - 20,000 експериментів / місяць, із незмінним шаром даних, який дозволяє їм відтворювати будь-який минулий запуск.

Я щойно провів контрольований експеримент, щоб швидко оцінити ефективність готового штучного інтелекту, і ось результат 💀
Я спостерігав за цим тестом і здивований тим, що 1 червня 2026 року ми все ще дуже, дуже рано