Saprāts, kodēšana un multimodālā izmantošana turpina uzlaboties.
Atpakaļ uz stratēģisko tēzes
Stratēģiskā tēze 06
Modelis nav produkts. Sistēma ir.
eifila viedoklis ir tāds, ka uzņēmuma AI vērtība tiek novirzīta no neapstrādāta modeļa spējas uz arhitektūru ap modeli: orķestrācija, atmiņa, rīki, maršrutēšana, drošība, pārbaude, un uzņēmumam specifiska fit. Spēcīgākais produkts vairs nav tikai modelis. Tieši pārvaldītā sistēma pārvērš modeļa jaudu uzticamā darbā.
AI vērtība mainās No modeļiem uz sistēmām
Frontier modeļi joprojām ir svarīgi, bet ilgstoša uzņēmuma vērtība nāk no orķestra, atmiņas, rīki, drošība, un darbplūsmas pielāgoti reāliem darbības ierobežojumiem.
Gariem uzdevumiem nepieciešama atmiņa, rīki, maršrutēšana, plānošana un kontrole.
Nozīmīga kļūst drošība, vadīšana, uzticamība un darbplūsmas dizains.
Labākais AI kaudze pielāgojas datiem, process, ierobežojumi, un pārvaldība.
Paraugs tikai griestiem
Kur modeļa progress vien vairs nav galvenais diferenciators.
Modeļa iespējas
Sistēmas arhitektūra
Aktīvo darbplūsmas
Enterprise fit
Augsta
Zems
Tagad
Tuvākais laiks
Nākamā fāze
Praktiskā uzņēmuma vērtība
Laiks / MI paaudzes
Revidējamība, testēšana, izvietošana, uzraudzība, drošība un darbspēja nosaka griestus.
Ko saka tēze
Nākamā ilgstošā priekšrocība ir pāreja no modeļiem uz sistēmām.
Frontier modeļi joprojām uzlabojas, bet uzņēmumu rezultāti arvien vairāk ir atkarīgi no tā, kas tos ieskauj.
Modeļa progress paliek reāls
Vēl joprojām ir svarīgi uzlabot argumentāciju, kodēšanu un multimodālo sniegumu. Šī tēze nenoliedz modeļa progresu. Tā apgalvo, ka modeļa attīstība vien vairs neizskaidro spēcīgākos produktus.
Rīki jau ietver sistēmu
Kad asistents meklē tīmekli, izpilda kodu, meklē iekšējo kontekstu vai vaicā krātuvi, apkārtējais kontroles slānis jau kvalificē pieprasījumu un izsauc pareizo rīku.
Gariem uzdevumiem nepieciešama infrastruktūra
Atmiņa, plānošana, rindas, retries, starpposma izpilde, pārbaude, un resamibility nav fakultatīvas detaļas. Tie ir tas, kas padara ilgtermiņa AI darbu izmantojams.
Uzņēmuma fit ir arhitektūras
Uzņēmumi atšķiras pēc datiem, darba plūsmas, pārvaldības un riska. Ilgtspējīgu vērtību iegūst no arhitektūras, kas izstrādāta šai realitātei, nevis no vispārēja modeļa saskarnes, kas ielīmēta visur.
Kāpēc tikai modelis nav produkts
Tiklīdz AI izmanto rīkus, atmiņu un maršrutēšanu, produkts jau ir sistēma.
Diskusija par Mythos un Fable padara maiņu redzamu, bet tā pati loģika ir daudz plašāka.
Mythos un Fable ilustrē izmaiņas
Kad viena sistēma virza augstāka riska kiberdrošību vai bioloģiju uz citu modeli, pievieno aizsargmargas vai sūta īpašus gadījumus pa citu ceļu, produkts jau ir modeļu, rīku, politikas un darbplūsmu sistēma.
Rīku pieeja nav makets maģija
Ja AI pārbauda internetu vai mijiedarbojas ar programmatūru, modelis nav maģiski saistīts ar realitāti. Apkārtējais slānis jomas atļaujas, zvana rīks, un atgriež strukturētu rezultātu interpretācija.
Aizsargsliedes ietver politiku un maršrutēšanu
Drošuma filtri, riska novērtējums, uzdevumu klasifikācija, modeļu izvēle un atkāpšanās loģika ir visas produkta konstrukcijas daļas. Tās dzīvo virs modeļa, bet bieži vien izlemj, vai rezultāts ir noderīgs.
Ilgtermiņa darbs nozīmē atmiņu un kontroli
Noderīgas AI sistēmas nedomā bezgalīgi vienā caurlaidē. Tie atkārtojas ar plānošanu, izpildi, novērtēšanu, kontrolpunktiem, retries un atgūšanu. Saskarne var justies vienskaitlī, kamēr zemāk esošā arhitektūra ir daudzskaitlī.
Kāpēc kiberdrošības spēki sistēmas domāšanu
Nopietns uzņēmums AI nevar būt viena nediferencēta spēju grupa.
Ja sistēma pieskaras kodam, datiem vai ražošanas instrumentiem, arhitektūrai jābūt sadalītai, norobežotai, novērojamai un regulējamai.
Izolēšana un nodalīšana
Darbvietām, klientiem un izpildes vidēm ir vajadzīgas stingras robežas. Bez izolētības AI kļūtu par būtisku sistēmisku drošības risku, nevis par uzņēmuma paātrinātāju.
Skaidras atļaujas un ierobežoti rīki
Piekļuve jānodrošina ar nolūku. Rīkiem jābūt ierobežotiem, darbībām jābūt skenējamām, un atļaujām jābūt pietiekami salasāmām, lai cilvēki un politika varētu pārskatīt.
Reģistrēšana, uzraudzība un revīzijas pierādījumi
Uzņēmuma izmantošanai ir nepieciešama izsekojamība. Jutīgām darbībām ir nepieciešami žurnāli, atkārtojami pierādījumi, operatīvā uzraudzība un skaidra īpašumtiesības, ja kaut kas noiet greizi.
Atgūšana ir tikpat svarīga kā ražošana
Sistēmām nepieciešamas deterministiskas rezerves, maināmas darbības, kļūmju apstrāde un apstādināmas darbplūsmas. Uzticamība pieder pilnam izpildes ceļam, ne tikai modeļa izvadei.
Ko tas nozīmē konkurencei
Sacensības kļūst rūpnieciskas, nevis mistiskas.
Dziļāks jautājums vairs nav tikai par to, kā apmācīt spējīgāku modeli. Tas ir, kā apkopot labāko darba plūsmu ap vienu vai daudziem modeļiem reālām organizācijām.
Inovācijas pāreja no mācībām tikai uz orķestrāciju
Konkurences priekšrocības arvien vairāk ir atkarīgas no tā, kā komandas apvieno darbplūsmas, aģentus, atmiņu, specializētos modeļus un izpildes politiku saskaņotā produktā.
Saskarne var izskatīties vienskaitlī, kamēr arhitektūra ir daudzskaitlī
Lietotājs var justies kā viņi runā ar vienu inteliģenci, tomēr rezultāts var būt atkarīgs no vairākiem modeļiem, instrumentiem, veikaliem, vērtētājiem, un uzraudzības mehānismi strādā kopā.
Uzņēmuma priekšrocība kļūst par sistēmu projektēšanas problēmu
Labākais produkts nav viens ar visvairāk iespaidīgu demo vien. Tā ir tā, kas paliek uzticama, droša, pieejama un kontrolējama uzņēmuma reālajā darbības kontekstā.
Eifils būvē regulētas AI sistēmas
Mūsu stāja nav derēt uz viena šķietami visvarena centrālā modeļa. Tas ir mobilizēt dažādus modeļus īstajā brīdī, izmantojot deterministiskas darbplūsmas un specializētus aģentus, iekšā kontrolētā vidē.
eifilo poza
Veiktspēja ir reāla. Ilūzija ir tāda, ka tai jānāk no viena izolēta, viszinoša centra. Tāpat kā smadzenes bez maņas, atmiņas, instrumentiem vai ķermeņa, ar modeli vien nepietiek, lai darbotos reālajā pasaulē.
Ilgtspējīgu produktu priekšrocība dzīvo sistēmā ap modeli: orķestrācija, atmiņa, politika, instrumenti, pārbaude, izolācija, un arhitektūra pielāgota uzņēmumam.