Data&AI

Экономика автономных агентов в меньшей степени зависит от используемой модели и в большей — от объема «мышления», количества циклов и частоты обращений к вспомогательным инструментам.

Специальный фреймворк сохраняет результаты экспериментов в длительных исследовательских задачах, обеспечивая в 2,5 раза более высокую производительность по сравнению с другими моделями при том же бюджете.

Исследователи выяснили, что обучение с переносом знаний может значительно снизить стоимость космологических симуляций, однако вносит определенные риски.

В лучшем случае технологию производства чипов с технологическим узлом 0,7 нм внедрят через 5 лет.

Когда монолит распадается на микросервисы, привычные способы управления данными перестают работать: проверки в хранилище «ловят» дефекты слишком поздно, договариваться с каждым источником вручную — нереально, а понимание семантики данных расходится между командами быстрее, чем ее успевают согласовывать. Точечных улучшений уже недостаточно — нужен новый подход. Почему старые методы больше не работают и как в ВТБ научили данные «жить» в движении?

Не имея ничего против ИИ, не надо забывать про здравый смысл как основу всего, что происходит в компаниях и в обществе, чтобы хотя бы изредка к нему обращаться. А пока мы фактически мчимся по шоссе со скоростью 200 км в час на автономном автомобиле без ремней безопасности и фар. Посмотрим, куда приедем, правда, как бы не оказалось, что ИИ станет последним открытием человечества.

Большое число провальных пилотных проектов внедрения ИИ-агентов породило сомнения в эффективности их интеграции в корпоративные бизнес-процессы. Однако имеются два инструмента, помогающие пройти путь от «галлюцинаций языковой модели» до целевого «точно оперировать» и «безошибочно выполнять»: каталог данных и семантический слой.

Внедрение любого ИИ-решение сразу вызывает вопрос о рисках информационной безопасности, и наоборот – как только внедряются какие-либо средства ИБ, то сразу требуется предусмотреть их защиту от быстро совершенствующихся средств ИИ. На что бизнесу надо в первую очередь потратить ресурсы: на развитие ИИ или на выстраивание защиты для минимизации рисков нарастающих атак?

18A-P совместим с проектными нормами Intel 18A и позволяет использовать существующую интеллектуальную собственность и процессы проектирования.

Конференция «Управление бизнес-процессами» стала нейтральной площадкой для практиков, на которой можно честно обсудить проблемы процессного управления.

Благодаря буму ИИ производитель чипов памяти обошел по рыночной стоимости компанию Samsung.

Как показало исследование, проведенное Sitronics Group, развитие технологий искусственного интеллекта стремительно меняет ландшафт киберугроз.

Marvell Technology начинает поставки Teralynx T100 с производительностью 102,4 Тбит/с.

Эксперты предупреждают: санкции за нарушения грозят не только поставщикам моделей, но и компаниям, создающие на их базе своих собственных агентов.