Model AI canggih mempunyai kos latihan yang tinggi, mencecah ratusan juta dolar. Syarikat melabur untuk meningkatkan prestasi, tetapi kos yang meningkat menimbulkan perbincangan penting. Perbezaan kos yang besar antara pemain industri menimbulkan persoalan tentang kecekapan dan masa depan pembangunan AI.
Protokol Konteks Model (MCP) mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin. Ia menghubungkan chatbot LLM dengan alat sedia ada, memberdayakan pekerja. Mengabaikannya sebagai projek IT adalah satu kesilapan besar.
Bagaimanakah MCP dan protokol Agent2Agent merevolusikan tempahan pelancongan dalam era AI? Kleio membayangkan masa depan tempahan pelancongan dikendalikan antara dua ejen AI.
Model AI baharu dengan ketepatan tinggi mengklasifikasikan peringkat kanser tiroid, memendekkan masa penyediaan klinikal dan meningkatkan ketepatan diagnosis.
Fahami ekonomi inferens AI untuk membangunkan penyelesaian yang cekap, kos efektif dan berskala. Terokai metrik utama, undang-undang penskalaan dan pendekatan full-stack.
Ujian terhadap 5 alat AI menunjukkan potensi dan batasan. Claude menang, tetapi semua AI kurang keaslian. AI membantu tetapi tidak boleh menggantikan suara manusia yang unik.
Kajian menunjukkan Model Bahasa Besar (LLM) mampu meniru emosi melalui teks dengan input emosi terstruktur. Ini menandakan kemajuan besar dalam pembangunan ejen AI yang cerdas secara emosi.
RAGEN ialah sistem baharu untuk melatih ejen AI yang boleh dipercayai. Ia menggunakan pembelajaran pengukuhan (RL) untuk mengelakkan perangkap 'Echo Trap' dan meningkatkan prestasi dalam senario interaktif.
Pelayan MCP Versa membolehkan AI berwakil untuk pengurusan rangkaian yang dipertingkatkan. Ia meningkatkan kecekapan operasi, kejelasan, dan penyelesaian insiden dengan platform SASE VersaONE.
A2A dan MCP mungkin tidak sesuai untuk ejen AI web3. Jurang kematangan aplikasi, infrastruktur yang kurang, dan keperluan khusus web3 perlu diatasi.
