AI Agents

Κατάσταση εκτέλεσης AI agents σε αυτοματοποιημένο επιχειρησιακό workflow

SKILL.state: γιατί οι AI agents χρειάζονται κατάσταση, όχι ατελείωτο ιστορικό

Το SKILL.state δείχνει πώς η ρητή κατάσταση εκτέλεσης βοηθά τους AI agents να περιορίζουν tokens, παλιές πληροφορίες και σφάλματα σε μακρά workflows.

ΠερισσότεραSKILL.state: γιατί οι AI agents χρειάζονται κατάσταση, όχι ατελείωτο ιστορικό
Ομάδα υποδομών αξιολογεί το κόστος reasoning των LLMs σε data center

Το «reasoning tax» των LLMs: πότε η περισσότερη σκέψη αξίζει το κόστος

Το reasoning tax δείχνει πότε τα πρόσθετα reasoning tokens βελτιώνουν μετρήσιμα το αποτέλεσμα και πότε αυξάνουν μόνο κόστος, latency και υποδομή.

ΠερισσότεραΤο «reasoning tax» των LLMs: πότε η περισσότερη σκέψη αξίζει το κόστος
Ανθρώπινος έλεγχος συνδέσεων πριν από απόφαση AI υψηλού ρίσκου

AI agents στις αποφάσεις υψηλού ρίσκου: πιο πειστικοί, αλλά όχι πάντα πιο πιστοί

Μελέτη σε δεδομένα ΜΕΘ δείχνει ότι οι agentic εξηγήσεις γίνονται πιο συγκεκριμένες και καλύτερα θεμελιωμένες, χωρίς να είναι πάντα πιο πιστές στο προβλεπτικό μοντέλο.

ΠερισσότεραAI agents στις αποφάσεις υψηλού ρίσκου: πιο πειστικοί, αλλά όχι πάντα πιο πιστοί
Ερευνήτρια επιβλέπει αυτοματοποιημένη μέτρηση σε μικροσκόπιο AFM με ανθρώπινο έλεγχο

Agentic AI στο μικροσκόπιο: πώς τρεις agents χειρίζονται ένα AFM με ανθρώπινα όρια

Τρεις MCP agents χειρίζονται ένα μικροσκόπιο AFM με έλεγχο ασάφειας, περιορισμένες ενέργειες και ανθρώπινη εποπτεία. Δείτε τι σημαίνει για ασφαλείς επιχειρηματικούς αυτοματισμούς.

ΠερισσότεραAgentic AI στο μικροσκόπιο: πώς τρεις agents χειρίζονται ένα AFM με ανθρώπινα όρια