Aber was untermauert diese Technologie? Warum sehen wir jetzt das schnelle Wachstum der Agenten -KI?

Derzeit werden mehrere wichtige Konzepte von Unternehmen und anderen Stakeholdern genutzt.

Eine davon ist die Vorstellung, dass KI für verschiedene Aufgaben oder Operationen spezialisiert sein kann. Dies zeigt sich bei Claude und Agenten, die einen Computer wie Menschen betreiben k?nnen.

Es gibt auch das Konzept der Systemdestillation und des Ensemble -Lernens, bei dem Modelle miteinander interagieren.

Auf der Datenseite müssen Unternehmen entscheiden, wie Sie Systeme bereitstellen und wo die Daten gespeichert werden k?nnen, sowie wie sie zur Verwendung von ihnen zusammengefasst werden k?nnen.

Bei der Fantasie in Aktion im April interviewte mein Kollege Daniela Rus, Direktor des MIT CSAIL -Labors, mehrere Fachleute über ihre Gedanken.

Cindy Howson von Thinkspot, Kevin Shatzkamer von Google Cloud, ehemals von Microsoft, und Anshul Ramachandran von Windsurf nahmen teil.

In Bezug auf ein bedeutendes Potenzial erw?hnte Howson, dass die Grundlagen bereits gelegt wurden, und führte das Konzept des "Internet of AI" als neues Paradigma ein.

Shatzkamer sprach über produktive KI und ihre F?higkeiten und bemerkte, dass ein Gro?teil der Technologie zwar verfügbar ist, aber noch nicht vollst?ndig integriert ist.

Ramachandran diskutierte, wie generative Modelle in Bezug auf Spezialisierung und die Proliferation von Wirkstoffsystemen geschickt werden.

"Selbst wenn wir auf bestimmte physische Einschr?nkungen in der realen Welt sto?en", sagte er, "wird es im Allgemeinen neue Grenzen in Models, Kraft und Technologie er?ffnen, um eine neue Art von Anwendung und Denkweisen zu erm?glichen."

Barrieren für die Evolution

In Bezug auf die aktuellen Gesch?ftsbeschr?nkungen erw?hnte Howson die Herausforderung, saubere, konsistente Daten zu erhalten und von strukturierten Daten zu semi-strukturierten Daten zu wechseln, wie z. B. in PDFs gespeicherte Daten.

"Ich denke, viele Unternehmen haben saubere, konsistente strukturierte Daten", sagte sie. ?Wenn wir über semi-strukturierte Daten sprechen, denken Sie über die PDFs in Ihren Netzwerkantrieben nach. Welches Mitarbeiterhandbuch ist die richtige Version?

Sie wies auch darauf hin, dass 81% der Menschen mit der grundlegenden Alphabetisierung zu k?mpfen haben.

Gro?e F?higkeiten

Das Gremium diskutierte auch, wie Systeme intelligenter werden.

Ramachandran sprach über das Abrufen von Multiset und darüber, wie Systeme Suchvorg?nge in der Art und Weise durchführen k?nnen, wie Menschen, eine Suche, die zu einer anderen führt, um die Genauigkeit zu verbessern und umfangreiche Ergebnisse zu erzielen.

Shatzkamer diskutierte das Langzeitged?chtnis und die Kontextfenster sowie Forschungsbek?mpfungsfunktionen.

Er erw?hnte auch die zukünftige Bedeutung von Quantencomputer und beaufsichtigte Feinabstimmung.

"Schauen Sie sich an, wo das Quantum Computing am Nahe Horizont steht", sagte er. "Ich denke, das wird ein Spielver?nderer in Bezug auf KI -Verarbeitungsf?higkeiten sein, oder? Ich denke, wir sind im Moment in einer Welt von mehr, gr??erer, schneller, und wir versuchen immer wieder, so viel Infrastruktur wie m?glich aufzubauen, um die Nachfrage zu befriedigen. Und ich denke, wir werden sehen, dass dieser Trend zur absehenden Zukunft fortgesetzt wird."

Was die beaufsichtigte Feinabstimmung betrifft, erkl?rte er:

"So viel wie wir über überwachtes Lernen gesprochen haben ... in dieser neuen, beaufsichtigten Feinabstimmung kann (Sie) kleinere Modelle mit menschlichem Engagement auf viel sinnvollere Weise aufbauen."

Ramachandran schlug vor, dass generative KI eine kritische Masse mit interessanten Daten erreicht, für die nicht immer massive LLMs erforderlich sind. Er lieferte Beispiele für Benutzerverhaltensstatistiken, die zahlreiche umsetzbare Erkenntnisse für nahezu jede Art von Unternehmen freischalten k?nnen, um hervorzuheben, dass Sie kein gro?es Rechenzentrum oder viele NVIDIA -GPUs ben?tigen, um solche Forschungen durchzuführen.

Shatzkamer kommentierte, dass die Open-Source-Community eine entscheidende Rolle bei der Reifung all dies spielte. Howson sprach über die Dezentralisierung der Wolke und die daraus resultierende "Hybridwelt".

Frage zu aufstrebenden Technologien

Als Rus nach der faszinierendsten aufstrebenden Technologie fragte, reagierten die Diskussionsteilnehmer wie folgt.

Howson brachte Agentenanalytics an.

Shatzkamer diskutierte operative Metriken für die Effizienz.

Ramachandran sagte, er sei am meisten von Robotik und physischer KI fasziniert.

All dies hat erhebliche Auswirkungen auf unsere neue KI -Landschaft. Bleiben Sie dran, w?hrend wir uns im Laufe des Jahres weiterhin weiterentwickeln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBausteine ??von Agentensystemen: Wie sieht es aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!