eBay объявила о сотрудничестве с OpenAI
Компания eBay объявила о сотрудничестве с OpenAI, чтобы использовать достижения в области искусственного интеллекта последней для «изменения будущего электронной коммерции».
OpenAI запускает Operator: ИИ-агент, который бронирует, заказывает и ищет за вас
OpenAI провела демонстрацию своего первого настоящего ИИ‑агента — Operator
JetBrains анонсировала Junie – нейросетевого агента для программирования
В блоге JetBrains анонсировали June — автономного нейросетевого агента-программиста, которому можно поручать небольшие рабочие задачи. Компания уже запустила программу раннего доступа.
Google выпустила бесплатное руководство по работе с нейросетевыми агентами
Google опубликовала на платформе Kaggle бесплатное руководство по работе с нейросетевыми агентами. В документе можно найти описание архитектур, методы обучения, подходы к созданию агентов и советы по работе с LangChain и LangGraph.
Гендиректор Replit о прорывах ИИ: «Мы больше не заботимся о профессиональных кодерах»
Гендиректор стартапа интегрированной онлайн-среды разработки Replit Амджад Масад рассказал, почему он сократил численность персонала сразу вдвое в 2024 году. Топ-менеджер объяснил реструктуризацию прорывами в области искусственного интеллекта.
Hugging Face представила бесплатный курс по работе с нейросетевыми агентами
Площадка Hugging Face представила бесплатный курс по работе с нейросетевыми агентами. В конце обучения студенты могут получить сертификат, подтверждающий успешное усвоение материала.
Топ-20 лучших научных статей об ИИ-агентах в 2024 году
Привет, Хабр! Подходит к концу 2024 год — год, который был насыщен огромным количеством исследований в области искусственного интеллекта. Причём настоящий бум произошёл в сфере ИИ-агентов, их архитектур, механизмов принятия решений и способов обучения больших языковых моделей.
RAG в техподдержке: проблемы и пути улучшения
Технология RAG в последнее время получила широкое распространение в сфере техподдержки. Её основная идея заключается в том, чтобы перед генерацией ответа модель делала поиск по документации компании и добавляла найденные фрагменты в промпт. Предполагалось, что это позволит ускорить работу операторов и повысить точность ответов. Однако, как показывает практика, при использовании RAG возникает ряд ограничений и сложностей. В этой статье рассмотрим основные проблемы, влияние на метрики поддержки и возможные пути улучшения.1. Ограничения поиска по документации
