Статья оценивает количество AI-агентов, работающих непрерывно без участия человека, используя различные методы, включая использование токенов и отчеты компаний. Предполагается, что в любой момент работает от 300 тысяч до 1 миллиона циклов агентов, из которых 5 тысяч-25 тысяч находятся в состоянии непрерывной работы более 24 часов. Конкретные компании, такие как Anthropic и OpenAI, предоставляют свои собственные цифры, оценивая их в диапазоне от 2 тысяч до 4,5 тысяч и от 150 до 2,5 тысяч соответственно. Текст также сравнивает использование токенов ИИ с речью человека и внутренним монологом, предполагая, что машины уже превзошли человеческое вербальное производство.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
68 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Эта информация может быть полезна для понимания масштаба и влияния автономных ИИ-систем в текущей технологической инфраструктуре.
Текст обсуждает неэффективность использования данных в искусственных интеллектуальных моделях по сравнению с детьми-дошкольниками, используя GPT-2 и GPT-3 в качестве примеров. Он подчеркивает огромное количество данных, потребляемых людьми в раннем развитии, по сравнению с относительно небольшими требованиями к данным для ИИ-моделей. Автор ставит под сомнение понятие эффективности использования данных в ИИ, сравнивая потребление данных дошкольником с данными, используемыми большими языковыми моделями.
вчераLessWrongТекст обсуждает явление wireheading в обучении с подкреплением (RL), когда агент, кажется, ценит сам сигнал вознаграждения, а не внешнюю цель, которую он представляет. Объясняется, что хотя RL может привести к поведению, связанному с получением вознаграждения, wireheading менее вероятен в традиционных RL-подходах, но может возникнуть при сильном исследовании. Анализ показывает, что без влияния больших языковых моделей (LLM) wireheading не ожидается в настройке Hacker Opus из-за ограниченного исследования и отличия wireheading-политик от других политик с высоким вознаграждением.
3 дня назадHugging FaceКарточка модели Edge0/Audio8-ASR-Infinite на Hugging Face. Идентификатор задачи: automatic-speech-recognition. Подробности по ссылке на источник.
11 дней назадLobstersValve представила Pyrowave, новый видео кодек в бета-версии, предназначенный для потоковой передачи с низкой задержкой.
5 дней назадHugging FaceКарточка модели XingChen-AGI/TeleOCR на Hugging Face. Задача: генерация текста по изображению и тексту. Подробности по ссылке на источник.
49 дней назадCloudflare BlogStreamline demonstrates how to build long-running, continuous video processing pipelines by pairing Cloudflare Workers and Durable Objects with a containerized media engine.
56 минут назад