Технический опыт создания робота под управлением LLM
Опубликована третья часть руководства по сборке робота, действиями которого управляет языковая модель. Материал описывает техническую реализацию проекта, включая настройку компаса, гироскопа, ПИД-регулятора, агентного цикла и подключение четырех провайдеров LLM.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Инциденты безопасности: вредоносная версия LiteLLM и отзыв токенов Railway
Серия инцидентов безопасности затронула популярные сервисы и библиотеки, включая появление LiteLLM на PyPI с похитителем учетных данных менее чем на два часа. Кроме того, сервис Railway после инцидента отозвал все API-токены, а у индийского удостоверяющего центра ключи восстанавливались прямо из сертификатов.
OpenAI и Oracle интегрируют бизнес-приложения и ИИ-агентов в ChatGPT
OpenAI и Oracle расширяют сотрудничество для переноса корпоративных приложений и ИИ-агентов в ChatGPT. Технологии также будут использоваться для запуска новых решений от Oracle.
Энтузиаст создал словарь для изучения английского на основе сейвов Skyrim с помощью ИИ
Разработчик использовал ИИ-агентов для разбора файла сохранения Skyrim VR, извлекая из него данные о предметах, перках и квестах. На основе этой информации система формирует обучающие карточки, по которым пользователя ежедневно опрашивает Telegram-бот с поддержкой голосовых ответов.
Анализ пространств активаций языковых моделей в контексте теории LLM-бесед
На основе научной литературы проведен анализ пространств активаций языковых моделей и рассмотрены такие состояния, как правдивость ответов, угодливость и семантическая энтропия. Исследование подтвердило наличие экспериментально выявляемых коррелятов этих элементов в виде осей и направлений в пространстве активаций. Полученные результаты позволили уточнить структуру эпистемного класса среды развертывания LLM-бесед.