агентыСбросить фильтр ×

ChatGPT внедрил поддержку стандарта WebMCP для прямого взаимодействия с сайтами

N@v_neuroAI-инженер
1 мес
ChatGPT внедрил поддержку стандарта WebMCP для прямого взаимодействия с сайтами

Будущее AI Coding: инженерные подходы против базовых моделей

L@llm_under_hoodAI-инженер
1 мес

Обсуждение перспектив ИИ-агентов и видео Dwarkesh Patel

I@inforetrieverавтор про «it»
1 мес

Perplexity и NVIDIA выпустили локального ИИ-агента Portable Computer

Perplexity совместно с NVIDIA представили ИИ-агента Portable Computeri, который выполняет большую часть работы прямо на устройстве пользователя, не отправляя данные в облако. Планировщик, маршрутизатор инструментов и локальный поиск работают на самом компьютере, а к облачным моделям агент обращается только когда задача требует большей мощности — и передаёт туда лишь необходимый текстовый фрагмент.

Агент доступен подписчикам Perplexity Pro и Max, но пока только на оборудовании NVIDIA DGX Sparki под Linux — поддержка обычных ПК с видеокартами RTX и Windows обещана позже.

27 млрдпараметров локальной модели

Полный разбор →

Как адаптироваться к работе в эпоху ИИ: советы по продуктивности

e@cryptoEssayAI-инженер
1 мес

Антропоморфизация LLM-агентов: почему это рабочий подход

Б@blognotAI-инженер
1 мес

Перспективы партнерства Anthropic и Salesforce

М@maxvotekAI-инженер
1 мес
Перспективы партнерства Anthropic и Salesforce

Использование ad-hoc кода в работе ИИ-агентов

A@oestickAI-инженер
1 мес

Обзор OpenAI: разработка модели Astra и прогресс в создании AGI

С@seeallochnayaAI-инженер
1 мес

Роль человека при работе с ИИ-агентами

Г@gmorevaAI-инженер
1 мес
Роль человека при работе с ИИ-агентами

Пример взаимодействия с ИИ-агентом для управления архитектурой проекта

T@kryak_startupAI-инженер
2 мес

MIT: LLM-агенты сами создали «цивилизацию» в песочнице SwarmWorld

Исследователи из MIT опубликовали препринтi о симуляции SwarmWorldiы добывают ресурсы и строят объекты без заданных ролей">i — виртуальном мире, где до 200 изначально одинаковых LLM-агентов без заданных ролей и инструкций добывают ресурсы, строят объекты и пишут код для их автоматизации. Цель эксперимента — проверить, способны ли агенты сами организоваться и коллективно изобретать технологии без явного управления.

Результат: агенты спонтанно разделили труд на «разведчиков» и «оседлых инженеров», а обмен знаниями шёл в основном не через диалоги, а через копирование и доработку чужих рабочих построек и скриптов — по аналогии с гитхабом. Вывод авторов: для возникновения зачатков «цивилизации» у нейросетей не нужно много общения — достаточно общего мира, где результаты труда одного агента остаются и могут быть найдены и улучшены другим.

ВыводSwarmWorld — песочница, где агенты ходят по карте, добывают и перерабатывают ресурсы, экспериментируют с материалами и строят объекты

до 200агентов одновременно в симуляции SwarmWorld
95%культурного обмена происходило через копирование построек, а не через чат

Полный разбор →

Ещё ↓