Анализ производительности Decision Models в задачах принятия решений
С@oulenspiegel_channelAI-инженер
2 недАвтор делится результатами бенчмарка Decision Models, оценивая их потенциал для внедрения в продакшн и влияние на архитектуру разработки ПО.
Decision Models могут упростить автоматизацию принятия решений в программных продуктах.
- Позволяют автоматизировать микро-решения с высокой точностью.
- Обеспечивают низкую задержку (менее 100 мс) и стоимость выполнения.
- Могут изменить подходы к архитектуре систем, требующих частых логических выводов.
Decision Models - моя любовь. Мне кажется, что все в мире AI ждали чего-то похожего. Идея настолько простая и элегантная, но как же долго к ней шли.
Это похоже на ровно тот самый кубик, который можно по взрослому тащить в прод и который может поменять архитектуру и процессы разработки некоторой части софта. Потому что по факту мы постоянно принимаем маленькие решения, и если они будут делаться с близким к 100% качеству за <100мс и стоить две копеечки - это же космос что можно будет строить на этой базе.
Вчера ночью сделал бенчмарк, чтобы замерить все известные на момент сейчас модельки и по итогу дропнул статью.
Все детали тут, максимально рекомендую:
https://habr.com/ru/articles/1092000/
Кратко (AI)
Автор рассуждает о потенциале Decision Models в разработке программного обеспечения, отмечая их высокую скорость и низкую стоимость принятия решений. В подтверждение своих слов он провел бенчмарк актуальных моделей и опубликовал статью с результатами на Habr.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖