Model Context Protocol (MCP) rewolucjonizuje interakcje z AI. Traktowanie go jako projektu IT to błąd. Sukces zależy od wdrożeń, które uwzględniają perspektywę pracownika i kontekst biznesowy, umożliwiając personalizację narzędzi i procesów.
Kleio przewiduje przyszłość, gdzie AI agenci rezerwują podróże. MCP i Agent2Agent protokoły rewolucjonizują proces, czyniąc go łatwiejszym i bezpieczniejszym. Firmy muszą kontrolować dane i dostosować się do zmian, by sprostać potrzebom klientów.
Sztuczna inteligencja z ponad 90% dokładnością klasyfikuje raka tarczycy. Skraca czas przygotowania lekarzy o połowę, poprawiając efektywność i precyzję diagnozy.
Zrozumienie ekonomii wnioskowania AI jest kluczowe dla maksymalizacji wartości z tych technologii. Obejmuje to kontrolę kosztów obliczeniowych przy jednoczesnym zachowaniu szybkości, dokładności i jakości usług.
W eksperymencie oceniano narzędzia AI w pisaniu maili. Claude wypadł najlepiej, choć ujawniono ograniczenia AI: brak autentyczności i kreatywności. AI jest pomocne, ale nie zastąpi ludzkiego głosu.
Przełomowe badania wskazują, że LLM potrafią symulować emocje poprzez tekst, wykorzystując uporządkowane dane emocjonalne. To krok naprzód w rozwoju inteligentnych emocjonalnie agentów AI.
RAGEN to nowa metoda szkolenia agentów AI, by byli bardziej niezawodni i odporni. Wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem StarPO, aby agenci uczyli się na interakcjach w niepewnych środowiskach, co poprawia ich praktyczne zastosowanie.
Versa MCP Server integruje AI z platformą VersaONE SASE. Zyskaj widoczność, szybsze rozwiązywanie problemów i wydajność.
Artykuł analizuje, dlaczego protokoły A2A i MCP, popularne w Web2, mogą nie być odpowiednie dla agentów AI w Web3. Wskazuje na różnice w dojrzałości aplikacji, infrastrukturze i specyficznych potrzebach Web3 AI.
Agenci AI, wspierani przez LLM, rewolucjonizują analizę danych. Automatyzują raportowanie, umożliwiają zapytania no-code i wspierają czyszczenie danych.
