Rozumowanie, kodowanie i wykorzystanie multimodalne stale się poprawiają.
Wracając do tez strategicznych
Teza strategiczna 06
Model nie jest produktem. System Jest.
Zdaniem euphile wartość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie przesuwa się z możliwości surowego modelu w kierunku architektury wokół modelu: orkiestracji, pamięci, narzędzi, routingu, bezpieczeństwa, weryfikacji i dopasowania do specyfiki firmy. Najsilniejszym produktem nie jest już sam model. To zarządzany system zmienia moc modelu w niezawodną pracę.
Wartość AI się zmienia Od modeli do systemów
Modele pionierskie nadal mają znaczenie, ale trwała wartość przedsiębiorstwa wynika z orkiestracji, pamięci, narzędzi, zabezpieczeń i przepływów pracy dostosowanych do rzeczywistych ograniczeń operacyjnych.
Długie zadania wymagają pamięci, narzędzi, wyznaczania tras, planowania i kontroli.
Decydujące znaczenie mają bezpieczeństwo, orkiestracja, niezawodność i projekt przepływu pracy.
Najlepszy stos sztucznej inteligencji dostosowuje się do danych, procesów, ograniczeń i zarządzania.
Sufit tylko modelowy
Gdzie sam postęp modelu przestaje być głównym wyróżnikiem.
Możliwości modelu
Architektura systemu
Przepływy pracy agenta
Dopasowanie korporacyjne
Wysoka
Niski
Teraz
Bliski termin
Następna faza
Praktyczna wartość przedsiębiorstwa
Czas / pokolenia AI
Kontrolowanie, testowanie, wdrażanie, monitorowanie, bezpieczeństwo i funkcjonalność definiują pułap.
Co mówi teza
Kolejną trwałą zaletą jest przejście od modeli do systemów.
Modele pionierskie wciąż się udoskonalają, ale wyniki przedsiębiorstw w coraz większym stopniu zależą od tego, co je otacza.
Postęp modelu pozostaje realny
Lepsze rozumowanie, kodowanie i wydajność multimodalna nadal mają znaczenie. Teza ta nie zaprzecza postępowi modelu. Twierdzi, że sam postęp modelu nie wyjaśnia już najsilniejszych produktów.
Narzędzia już implikują system
Kiedy asystent przeszukuje sieć, wykonuje kod, wyszukuje kontekst wewnętrzny lub wysyła zapytanie do repozytorium, otaczająca go warstwa kontrolna już kwalifikuje żądanie i wywołuje odpowiednie narzędzie.
Długie zadania wymagają infrastruktury
Pamięć, planowanie, kolejki, ponowne próby, wykonanie pośrednie, weryfikacja i możliwość wznowienia nie są szczegółami opcjonalnymi. To dzięki nim długotrwała sztuczna inteligencja staje się użyteczna.
Dopasowanie korporacyjne jest architektoniczne
Firmy różnią się danymi, przepływem pracy, zarządzaniem i ryzykiem. Trwała wartość pochodzi z architektur zaprojektowanych dla tej rzeczywistości, a nie z wklejonego wszędzie ogólnego interfejsu modelu.
Dlaczego sam model nie jest produktem
Gdy tylko sztuczna inteligencja korzysta z narzędzi, pamięci i routingu, produkt staje się już systemem.
Dyskusja wokół Mythos i Fable sprawia, że zmiana jest widoczna, ale ta sama logika ma zastosowanie znacznie szerzej.
Mythos i Fable ilustrują tę zmianę
Kiedy jeden system kieruje podpowiedzi dotyczące cyberbezpieczeństwa lub biologii wyższego ryzyka do innego modelu, dodaje poręcze lub kieruje specjalne przypadki inną ścieżką, produkt jest już systemem modeli, narzędzi, zasad i przepływów pracy.
Dostęp do narzędzi nie jest magią modelu
Jeśli sztuczna inteligencja sprawdza Internet lub wchodzi w interakcję z oprogramowaniem, model nie jest magicznie połączony z rzeczywistością. Otaczająca warstwa określa zakres uprawnień, wywołuje narzędzie i zwraca uporządkowane wyniki do interpretacji.
Poręcze implikują politykę i wyznaczanie tras
Filtry bezpieczeństwa, ocena ryzyka, klasyfikacja zadań, wybór modelu i logika awaryjna to elementy projektowania produktu. Żyją ponad modelem, ale często decydują, czy wynik jest użyteczny.
Długotrwała praca oznacza pamięć i kontrolę
Przydatne systemy AI nie myślą w nieskończoność za jednym razem. Wykonują iterację poprzez planowanie, wykonanie, ocenę, punkty kontrolne, ponowne próby i odzyskiwanie. Interfejs może wydawać się pojedynczy, podczas gdy architektura pod nim jest mnoga.
Dlaczego cyberbezpieczeństwo wymusza myślenie systemowe
Poważna sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw nie może stanowić pojedynczej, niezróżnicowanej puli możliwości.
Jeśli system ma kontakt z kodem, danymi lub narzędziami produkcyjnymi, architektura musi być podzielona na przedziały, ograniczona, obserwowalna i możliwa do zarządzania.
Izolacja i segregacja
Obszary robocze, klienci i środowiska wykonawcze wymagają twardych granic. Bez izolacji sztuczna inteligencja stałaby się głównym zagrożeniem dla bezpieczeństwa systemowego, a nie akceleratorem przedsiębiorstw.
Jawne uprawnienia i ograniczone narzędzia
Dostęp musi zostać przyznany celowo. Narzędzia muszą być ograniczone, działania muszą umożliwiać skanowanie, a uprawnienia muszą pozostać wystarczająco czytelne, aby ludzie i zasady mogły się z nimi zapoznać.
Rejestrowanie, monitorowanie i audytowanie dowodów
Zastosowanie w przedsiębiorstwie wymaga identyfikowalności. Wrażliwe działania wymagają dzienników, możliwych do odtworzenia dowodów, monitorowania operacyjnego i wyraźnej odpowiedzialności, gdy coś pójdzie nie tak.
Rekonwalescencja ma znaczenie tak samo jak pokolenie
Systemy wymagają deterministycznych rezerw, kroków, które można wznowić, obsługi awarii i przepływów pracy, które można zatrzymać. Niezawodność należy do pełnej ścieżki wykonania, a nie tylko do wyniku modelu.
Co to oznacza dla konkurencji
Wyścig staje się industrialny, a nie mistyczny.
Głębszym pytaniem nie jest już tylko to, jak wyszkolić bardziej zdolny model. To sposób na zestawienie najlepszego przepływu pracy wokół jednego lub wielu modeli dla prawdziwych organizacji.
Innowacje przechodzą od samego szkolenia do orkiestracji
Przewaga konkurencyjna w coraz większym stopniu zależy od tego, jak zespoły łączą przepływy pracy, agentów, pamięć, wyspecjalizowane modele i zasady wykonywania w spójny produkt.
Interfejs może wyglądać pojedynczo, podczas gdy architektura jest mnoga
Użytkownik może mieć wrażenie, że rozmawia z jedną inteligencją, jednak wynik może zależeć od współpracy wielu modeli, narzędzi, sklepów, walidatorów i mechanizmów nadzorczych.
Przewaga przedsiębiorstwa staje się problemem związanym z projektowaniem systemów
Najlepszy produkt to nie ten z najbardziej imponującą wersją demonstracyjną. To rozwiązanie, które pozostaje niezawodne, bezpieczne, niedrogie i łatwe do zarządzania w rzeczywistym kontekście operacyjnym firmy.
euphile buduje zarządzane systemy AI
Nie powinniśmy stawiać na jeden rzekomo wszechmocny model centralny. Polega na mobilizacji różnych modeli we właściwym momencie, poprzez deterministyczne przepływy pracy i wyspecjalizowanych agentów, w kontrolowanych środowiskach.
eufilska postawa
Wydajność jest prawdziwa. Złudzeniem jest, że musi pochodzić z jednego, izolowanego, wszechwiedzącego centrum. Podobnie jak mózg pozbawiony zmysłów, pamięci, narzędzi i ciała, sam model nie wystarczy, aby funkcjonować w realnym świecie.
Przewaga trwałego produktu tkwi w systemie wokół modelu: orkiestracja, pamięć, zasady, narzędzia, weryfikacja, izolacja i architektury dostosowane do przedsiębiorstwa.