8 типов ИИ-агентов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-10-24 11:39 ИИ-агенты применяются не только для генерации текста. Создаются разные архитектуры, специализирующиеся на рассуждении, восприятии, действии и абстракции: 1) GPTs - универсальные генераторы текста, отличающиеся беглостью и универсальностью применения 2) MoE (Mixture of Experts) - система, которая направляет задачи к специализированным подсетям для повышения эффективности 3) Large Reasoning Models - модели, оптимизированные для многоступенчатого логического рассуждения 4) Vision-Language Models - модели, объединяющие восприятие и язык для выполнения мультимодальных задач. 5) Small Language Models - облегчённые, экономичные агенты для локального развёртывания 6) Large Action Models - модели для выполнения кода, вызова API и автономного выполнения задач 7) Hierarchical Language Models - модели, разбивающие задачи на подзадачи, позволяя планировать на долгосрочную перспективу 8) Large Concept Models - модели, способные улавливать абстрактные, высокоуровневые знания для обобщения Источник: vk.com Комментарии: |
|