Эксперимент: применение фильтра Калмана в цикле правок кода ИИ-агентами
Автор провел пилотное исследование эффективности фильтра Калмана при оценке правок кода в связке агентов «автор — критик» на базе OpenAI API. В симуляции фильтр уменьшил величину правок, однако в реальном тесте на 576 ответах дополнительного преимущества по сравнению с другими режимами обнаружено не было. Исходный код, результаты и готовый пакет для воспроизведения эксперимента опубликованы в открытом доступе.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Энтузиаст использовал машинное обучение и спутниковые данные для поиска грибных мест
Разработчик реализовал пет-проект по поиску боровиков, применив машинное обучение для классификации леса по спутниковым снимкам. В ходе 15 часов вычислений на облачных серверах была сформирована карта грибных мест Ленинградской области.
OpenAI заявила о доказательстве квазигипотезы Римана с помощью ИИ
OpenAI объявила о доказательстве квазигипотезы Римана — ослабленной версии одной из главных нерешённых проблем математики. Для решения не потребовалось новых понятий: система выявила скрытые связи между уже известными идеями и методами. Специалисты называют этот результат наиболее значительным математическим достижением ИИ на сегодняшний день.
Разработка нейросети для распознавания азбуки Морзе в зашумленном радиоэфире
Разработана нейросеть для распознавания 16 каналов азбуки Морзе в условиях сильных помех в радиоэфире. Созданная модель оптимизирована для запуска на смартфонах с обработкой входящего звука через микрофон.
Опыт интеграции ИИ-агентов в разработку бизнес-модулей на платформе ELMA 365
Разработчики бизнес-модулей на платформе ELMA 365 начали передавать рутинные задачи ИИ-агентам, включая правку форм, запуск проверок и написание документации. Однако одновременная работа нескольких агентов в общем проекте привела к конфликтам и ошибкам в коммитах. В серии материалов авторы поделятся опытом реорганизации рабочих процессов для эффективного и безопасного взаимодействия агентов.