Вашей компании следует обучать собственные модели искусственного интеллекта — Уилл Браун, Prime I...

Агенты заново усваивают одни и те же знания на каждом сеансе, потому что информация, лежащая в основе работы компании, никогда не записывается. Уилл Браун из Prime Intellect обосновывает необходимость обучения моделей на основе собственных трассировок, обратной связи и рабочих процессов, чтобы они обучались в процессе работы так же, как и их коллеги-люди. Он рассматривает оценки в качестве тестовых примеров, модели принятия решений и маршрутизацию, а также интерфейсы в виде виджетов, которые преобразуют ваши решения в обучающие данные. В заключение он приводит примеры ночных запусков обучения и модель, обученную примерно за 300 000 долларов. 0:00 Вступление 1:21 От чат-ботов до организаций, созданных на основе ИИ 2:33 Что создает Prime Intellect 3:45 Знания, которые никогда не записываются 5:43 Почему агенты переучиваются всему 7:25 Что входит в контекст, а что — в веса 8:06 Игра в «испорченный телефон» в процессе обучения на границе 11:15 Оценки как тестовые примеры для вашей модели 12:43 Модели маршрутизации и принятия решений 15:11 Интерфейсы, которые преобразуют решения в обучающие данные 17:27 Модель за 300 000 долларов для работы с знаниями 18:35 Ночные тренировочные запуски 19:19 Самосовершенствующаяся организация Уилл Браун, Prime Intellect: https://www.primeintellect.ai Присоединяйтесь к нам в Сан-Франциско на втором ежегодном саммите AIE CODE: https://aie.codes — нашем последнем флагманском саммите 2026 года. Прием заявок открыт!