В мире искусственного интеллекта появляется всё больше технологий, способных не только генерировать данные, но и принимать решения. В последнем исследовании был протестирован Jev от TypeSafe AI, который прошёл 3,080 задач классификации для сравнения своей точности, задержки, калибровки и уверенности с крупными языковыми моделями (LLMs).
Результаты показали, что Jev способен с высокой точностью выполнять задачи, что делает его хорошим кандидатом в качестве слоя для принятия решений в системах ИИ. Это открывает новые перспективы для более сложных и ответственных приложений, где требуется не только создание текста, но и анализ ситуации и выбор оптимальных решений.
Также важно отметить, что как RAG, так и ИИ-агенты — это разные роли в экосистеме. RAG отвечает за извлечение информации, в то время как агенты действуют на основе полученных данных. Эксперименты показали, что создание соединительного слоя между этими элементами может значительно повысить эффективность их взаимодействия.
Впереди нас ждут ещё множество захватывающих открытий в мире ИИ!