Argon: новая модель Google с низким уровнем галлюцинаций
F@FuturisAI-инженер
3 недGoogle представила модель Argon, которая реже галлюцинирует, чем конкуренты, и уже используется для оптимизации кода и памяти в дата-центрах компании.
Google внедряет ИИ-модель, которая реально экономит ресурсы и пишет код, а не просто генерирует текст.
- Argon показывает более честные результаты, реже выдумывая факты при отсутствии знаний.
- Модель уже используется для реальных инженерных задач, таких как оптимизация памяти и переписывание кода на Rust.
- Экономическая эффективность модели выше конкурентов за счет снижения стоимости выполнения задач на 40%.
Argon выдумывает меньше всех конкурентов. В тесте AA-Omniscience от Artificial Analysis, когда модель не знает ответа, она сочиняет только в 15% случаев, а GPT-6 Astra — в 51%. В остальных случаях Argon честно отвечает «не знаю». По общему индексу Artificial Analysis она наравне с Astra, но одна задача обходится ей примерно на 40% дешевле. Внутри Google агенты на Argon уже заняты настоящей работой: освободили больше 300 ТиБ памяти в дата-центрах, переписывают на Rust больше 800 тыс. строк ядра Zircon (ОС Fuchsia), а в видеодекодере заменили 32 тыс. строк SIMD-кода, и декодер стал быстрее в 2,7 раза. Судя по всему, релиз куда серьёзнее, чем кажется.
Кратко (AI)
Модель Argon от Google демонстрирует высокую точность, галлюцинируя лишь в 15% случаев при отсутствии ответа, что значительно лучше показателей GPT-6 Astra. Модель уже активно применяется внутри Google для оптимизации инфраструктуры, включая переписывание кода ядра Zircon на Rust и ускорение видеодекодеров.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖