OpenAI и партнеры применили тысячи ИИ-агентов для анализа клеток мозга
Компании OpenAI, PerturbAI и институт Scripps Research задействовали сеть распределенных ИИ-агентов для обработки биологических данных. Технология помогла исследователям обнаружить перспективные научные зацепки при анализе информации о миллионах клеток головного мозга.
Читать в первоисточнике — OpenAI ↗
Ещё в ленте
Как OpenAI разработала рекламную систему для ChatGPT на базе LLM
OpenAI рассказала о создании рекламной архитектуры на основе языковых моделей для ChatGPT. Разработка позволяет анализировать намерения пользователя в диалоге, масштабировать релевантную рекламу и отделять ее от ответов сервиса.
Проведен краш-тест 27 языковых моделей в реальных бизнес-сценариях
Автор провел сравнительное тестирование 27 актуальных LLM для оценки их применимости в продакшен-пайплайнах и B2B-контурах. Нейросети проверялись на корректность генерации JSON, устойчивость к косвенным промпт-инъекциям, галлюцинации, а также на скорость и стоимость работы. Тест ориентирован на выявление практических ограничений моделей при работе с грязными данными вместо синтетических бенчмарков.
Как устроен ReAct-агент: модель, инструменты и управляющий цикл
Материал подробно рассматривает внутреннее устройство ReAct-агента, включая выбор действий моделью и передачу результатов вызова инструментов в следующие запросы. В статье представлены схемы обмена данными и реализация управляющего цикла на Python без использования сторонних агентных фреймворков. Исходный код демонстрационного проекта опубликован на GitHub.
Как внедрение инструментов искусственного интеллекта меняет процесс программирования
Современные ИИ-инструменты вышли за рамки автодополнения кода и теперь могут анализировать проекты, писать модули и генерировать тесты. В результате разработчик перестает быть единственным автором кода, формулируя задачи естественным языком вместо ручного написания компонентов.