Comments 7
«Когда б вы знали из какого Sora…»
интересен и перспективен метод Agent Forest:
исследование подтверждает, что простое увеличение числа агентов является мощным инструментом для повышения производительности ИИ-систем, особенно в контексте сложных задач. Поэтому не всегда выигрышно обучать одну модель до экстремальных размеров. Несколько моделей поменьше могут совместно выдавать лучший результат, причём дешевле
возможно увидим распределенные LLM-сети простых моделей, работающие на обычных компьютерах
А как вы статьи подбирали?
Можете про подход рассказать?
Я ежедневно отслеживаю новые статьи в области ИИ, используя несколько источников. В первую очередь, опираюсь на подборки от Hugging Face. Кроме того, самостоятельно ищу интересные работы через научные базы и получаю рекомендации от коллег-специалистов в отрасли.
Для упрощения этого процесса я сделал Dataist AI — бота, который автоматически суммаризирует поступающие статьи. Таким образом в течение года я изучил тысячи работ.
В итоге, я субъективно выбрал 20 статей, которые, по моему мнению, являются самыми интересными за 2024 год. Основной критерий отбора - насколько конкретная работа приближает нас к "общему ИИ" (AGI, термин максимально спекулятивный, но все же).
код AIGS: Generating Science from AI-Powered Automated Falsification пока не опубликован, проект очень интересный и очень перспективный, но вопрос - выйдет ли он в жизнь.
Лучший AI-агент - плагин для браузера, который очищал бы поисковую выдачу от gpt-контента, а также llm и прочей slm
Топ-20 лучших научных статей об ИИ-агентах в 2024 году