rất hào hứng thông báo về những gì tôi đã xây dựng trong vài tháng qua: @ConcordanceAI tôi tin rằng việc diễn giải cơ học và cấu trúc AI là những phần quan trọng trong tương lai của các hệ thống AI không thể hào hứng hơn khi được làm việc với @_trente_ và @mvyletel_jr để đưa điều này vào thế giới 1/
Concordance
Concordance02:00 25 thg 10
Thông báo về Concordance Closed Alpha: Các mô-đun suy diễn tùy chỉnh cho các can thiệp cấp độ token Concordance đang xây dựng phần mềm để áp dụng các chiến lược giải thích cơ học, với luận điểm rằng những điều này sẽ cải thiện kiểm soát, độ tin cậy và khả năng quan sát trong khi mở rộng không gian thiết kế và các mẫu UX tiềm năng của các ứng dụng AI. 1/
dưới đây là một vài bài học từ vài tháng qua, về việc xây dựng ở cấp độ engine suy diễn và khám phá những mô hình này theo những cách hoàn toàn mới 2/
1. Các mô hình nhỏ rất nhạy cảm với những điều nhỏ nhặt, tức là XML không được đóng hoặc một token EOS không được nhìn thấy khi được mong đợi. Điều này thực sự đã làm sắc nét quy trình phát triển một cách đáng kể và tinh chỉnh cách chúng tôi xây dựng SDK 3/
2. Các mô hình nhỏ không suy nghĩ có thể bị nhầm lẫn khi nói chuyện với chính nó nếu không được nêu rõ rằng nó sẽ làm như vậy. Tự gợi ý là một lĩnh vực tương đối chưa được nghiên cứu nhiều và còn nhiều điều để khám phá ở đây, nhưng những kết quả ban đầu là đầy hứa hẹn. 4/
4. Các mô hình thực sự không thích nói rằng họ không biết điều gì đó. Vì lý do đó, khi tự nhắc nhở, bạn phải định hình nó theo cách người dùng đã cung cấp X 6/
2,53K