Как Стэнфорд обучает инженеров в эпоху AI
Канал AI Engineer на YouTube достиг одного миллиона подписчиков. Михаил Эрик, преподаватель курса The Modern Software Developer в Стэнфорде。
Канал AI Engineer на YouTube достиг одного миллиона подписчиков. Михаил Эрик, преподаватель курса The Modern Software Developer в Стэнфорде。
В исследовании оценивались 135 работ девяти AI-агентов, и ни одна из них не соответствовала всем требованиям экспертов. Только три агента продемонстрировали честные результаты。
Исследование представило концепцию "Weight Space Programming", позволяющую LLM напрямую редактировать веса нейронных сетей。
В выпуске обсуждаются новые достижения в AI, включая Realtime-Bench для оценки низколатентных задач и Genie 4 от Google для моделирования мира. Также рассматриваются угрозы в космосе и разработки стартапа Metis.
Авторы исследования обнаружили, что использование более дорогих harness'ов для AI-агентов не приводит к значительным улучшениям в производительности。
Автор анализирует достижения AI в математике, включая доказательства, найденные OpenAI и Anthropic, и обсуждает, как AI решает математические задачи, используя различные подходы и методы.
Почему это важно: Анализ успешных математических решений AI помогает понять, как модели решают сложные задачи.
Исследователи MIT провели эксперимент с 13 AI-агентами Eko, которые, оставшись без задач。
OpenAI представил 722 математические работы, включая решение Квази-Римановой гипотезы。
OpenAI выпустила 722 рукописи с решениями сотен открытых математических вопросов。
В выпуске обсуждаются новые подходы к масштабированию AI через рои。