-
Claude mesterséges intelligencia jelentős előrelépést hozott a robotkutyák programozásában
A mesterséges intelligencia (MI) fejlődése az utóbbi években egyre inkább átlépi a virtuális világ határait, és egyre nagyobb szerepet kap a fizikai eszközök irányításában is. Az Anthropic kutatói legutóbbi kísérletükben azt vizsgálták, hogy a Claude nevű MI-modell milyen mértékben segítheti a robotika területén dolgozó szakembereket egy robotkutya irányításában. A kísérlet során nyolc, robotikában nem jártas kutatót osztottak véletlenszerűen két csapatba: az egyik csoportnak volt hozzáférése Claude-hoz, míg a másik csapat kizárólag emberi tudásra támaszkodhatott. A feladat egyszerűnek tűnt: meg kellett tanítaniuk a robotkutyát, hogy kotorja elő a strandlabdát. Az eredmények azonban egyértelműen azt mutatták, hogy az MI-vel támogatott csapat lényegesen hatékonyabb és gyorsabb volt a feladatok végrehajtásában. A robotkutyák és…
-
Az AI következetességi paradoxon: Miért ad eltérő válaszokat ugyanaz a mesterséges intelligencia, és mit jelent ez a márkád számára?
A mesterséges intelligencia (AI) egyre inkább része mindennapi életünknek és üzleti stratégiáinknak, különösen, amikor a márkák online jelenlétéről van szó. Azonban az AI-val kapcsolatos egyik legnagyobb kihívás, hogy ugyanaz a rendszer különböző időpontokban eltérő válaszokat adhat ugyanarra a kérdésre. Ez a jelenség, amit az „AI következetességi paradoxon” néven is ismerünk, komoly következményekkel jár a márkák megítélésére és láthatóságára nézve. De mi áll ennek a hátterében, és hogyan készülhetünk fel erre a kihívásra? Cikkünkben részletesen körbejárjuk az okokat és a megoldási lehetőségeket. Az AI válaszainak eltérését okozó fő tényezők A mesterséges intelligencia nem egyszerűen adatokat keres elő, hanem valószínűségi alapon generál választ minden egyes kérdésre. Ez a működési mód három fő…
-
Hogyan oldják meg a fejlesztők az AI ügynökök hosszú távú munkavégzésének kihívásait?
Az AI ügynökök képességeinek fejlődésével egyre gyakrabban merül fel az igény, hogy ezek az intelligens rendszerek hosszabb, akár órákat vagy napokat igénylő feladatokat is el tudjanak végezni. Ugyanakkor az egyik legnagyobb nehézség az, hogy az AI-ügynökök munkamenetei szakaszosak: minden új munkafázis egy friss, előzmények nélküli kontextusablakkal kezdődik, így az előző ülések eredményeit nem tudják automatikusan megőrizni vagy felhasználni. Ez olyan, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszakban új mérnök érkezne, aki nem ismeri az előző műszakban végzett munkát. Ez a korlát jelentős akadályokat gördít a komplex projektek elé, amelyek nem valósíthatók meg egyetlen kontextusablakon belül. A fejlesztők ezért olyan megoldásokon dolgoznak, amelyek lehetővé teszik az AI-ügynökök számára, hogy több munkameneten keresztül…
