Найдено записей: 5
Физически основанный ИИ становится мощным подходом, внедряющим законы физики в модели машинного обучения для повышения эффективности, надежности и доверия в критически важных приложениях.
Традиционные бенчмарки перестают адекватно отражать реальные способности ИИ. Появляются новые методы оценки, такие как LiveCodeBench Pro и Xbench, которые предлагают более точное измерение возможностей моделей.
Традиционные AI-бенчмарки не учитывают сложности реального мира и человеческие ожидания. Новые методы оценки включают обратную связь с людьми, тесты на устойчивость и специализированные проверки для надежного ИИ.
Анализ τ-Bench и EvalToolbox от Atla предлагают новые возможности для диагностики и самокоррекции ошибок агентов на базе LLM, повышая эффективность по сравнению с традиционными методами.
Узнайте, почему структурированные и компонентные рабочие процессы необходимы для превращения генеративных ИИ-приложений из впечатляющих демонстраций в надежные и масштабируемые системы с измеримым бизнес-эффектом.