Создание автономного AI-агента на базе LLM и открытых аналогов JEV
В материале рассматривается концепция JEV, отличия моделей принятия решений от привычных LLM и их доступные открытые аналоги. На примере Laya и Gemma показано, как развернуть модели на собственном сервере и собрать AI-агента на Python для классификации новостей и публикации статей без облачных API. Исходный код решения опубликован на GitHub.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Базовые замеры перед обучением 29M модели эмбеддингов
В пятой части цикла о разработке 29M модели эмбеддингов автор фиксирует базовые метрики качества до начала обучения. Начальные замеры схожести с моделью-учителем и качества retrieval необходимы для корректной оценки результатов последующих фаз тренировки.
Развитие интернета автономных агентов и концепция Semantic Web
В 2001 году создатель World Wide Web Тим Бернерс-Ли с коллегами описал концепцию Semantic Web в журнале Scientific American. Эта идея предполагала создание интернета, по которому перемещаются автономные программные агенты для решения задач пользователей. Материал посвящен практическому воплощению агентной сети в современности.
Как устроена реклама в ChatGPT и Алисе AI и продвижение в ответах ИИ
Материал посвящен механизмам работы рекламы внутри ChatGPT и Алисы AI, а также концепции GEO. В статье рассматриваются различия рекламных форматов и способы попадания бизнеса в органические ответы нейросетей.
М.Видео расширяет применение ИИ в разработке ПО, клиентском сервисе и операциях
М.Видео внедряет инструменты искусственного интеллекта для проверки программного кода, генерации тестовых сценариев и анализа обращений покупателей. Также компания автоматизирует обработку товарных данных и тестирует корпоративного чат-бота для повседневных задач сотрудников. В дальнейшем на базе этих решений планируется создать платформу с интеграцией в базы знаний и системы управления проектами.