Агенти с изкуствен интелект

Автономен робот в склад като пример за съчетаване на модел на света, AI агент и околната среда

Световни модели в областта на изкуствения интелект: ключовият въпрос не е само какво предсказват

Световните модели могат да се отнасят до средата, агента или общия процес. Правилното разграничаване определя поддръжката, оценката и безопасната работа.

Прочетете повечеСветовни модели в областта на изкуствения интелект: ключовият въпрос не е само какво предсказват
Ομάδα σχεδιάζει προδιαγραφή για ασφαλή AI ανάπτυξη λογισμικού

SDAD: όταν η προδιαγραφή γίνεται το λειτουργικό σύστημα της AI ανάπτυξης

Το SDAD μεταφέρει το βάρος από την παραγωγή κώδικα στη σαφή πρόθεση, στην ανεξάρτητη επαλήθευση και στην ανθρώπινη ευθύνη για το release.

Прочетете повечеSDAD: όταν η προδιαγραφή γίνεται το λειτουργικό σύστημα της AI ανάπτυξης
Инженер избира роботизиран инструмент като аналогия за маршрутизиране на уменията при изкуствения интелект

Умения в областта на изкуствения интелект: защо начинът на представяне влияе върху правилния избор на инструмент

Проучването на Tinycloud показва, че маршрутизирането на уменията чрез изкуствен интелект се променя в зависимост от експозицията на уменията. Какво измерваме, преди един агентски работен поток да премине в производствена среда.

Прочетете повечеУмения в областта на изкуствения интелект: защо начинът на представяне влияе върху правилния избор на инструмент
Инженер сменя натоварването на роботизирана платформа за обучение на AI агент

Динамично планиране на контекста: как се обучават AI агенти за един променящ се свят

Dynamic Context Scheduling променя контекста в рамките на епизода на обучение, за да могат AI агентите да бъдат тествани при отклонения, скокове и неизвестни условия.

Прочетете повечеДинамично планиране на контекста: как се обучават AI агенти за един променящ се свят
Тестване на мобилен AI агент в лаборатория за оценка на безопасността

CRATE: как да проверим дали даден мобилен AI агент е постигнал успех по безопасен начин

CRATE контролира мобилен AI агент на всеки етап, разграничава успеха от сигурността и организира доказателствата, одитите и етапите на одобрение.

Прочетете повечеCRATE: как да проверим дали даден мобилен AI агент е постигнал успех по безопасен начин
Технически екип проучва недостатъците при разработването на надеждни AI агенти с помощта на CDRL

CDRL: когато изкуственият интелект се учи от причината за неуспеха

CDRL превръща причината за даден провал в ограничение, което може да се използва повторно. Какво показа тестът за производителност и кога този модел спомага за сигурността на работните процеси в областта на изкуствения интелект.

Прочетете повечеCDRL: когато изкуственият интелект се учи от причината за неуспеха
Експерт подбира доказателства за адаптивно извличане в агенти за търсене, базирани на изкуствен интелект

CAS: как AI агентите за търсене се научават да търсят, без да се отклоняват от целта

CAS оптимизира извличането на данни от AI търсещите агенти и оценява тяхното обучение. Какво показаха седем набора от данни за въпроси и отговори и как се организира безопасен пилотен проект.

Прочетете повечеCAS: как AI агентите за търсене се научават да търсят, без да се отклоняват от целта