ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో పెను మార్పులు సంభవిస్తున్నాయి. ప్రారంభ AI మోడళ్లు కేవలం టెక్స్ట్ స్నిప్పెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి పరిమితం చేయబడ్డాయి, అయితే నేటి అత్యాధునిక వ్యవస్థలు మొత్తం పుస్తకాలను గ్రహించి అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. ఈ పరిణామంలో ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయి ఏప్రిల్ 5, 2025న ఆవిష్కృతమైంది, Meta Llama 4ను ఆవిష్కరించినప్పుడు, ఇది ఒక మైలురాయి AI మోడల్ కుటుంబం, ఇది గతంలో ఎన్నడూ లేని విధంగా 10 మిలియన్ టోకెన్ల కాంటెక్స్ట్ విండోను కలిగి ఉంది. స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేయడానికి, ప్రణాళిక చేయడానికి, నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు స్వతంత్రంగా పని చేయడానికి రూపొందించబడిన ఏజెంట్ AI వ్యవస్థల భవిష్యత్తుకు ఈ ముందడుగు చాలా ముఖ్యమైనది.
ఈ పరివర్తనాత్మక సాంకేతికత గురించి మరింత లోతైన అవగాహన పొందడానికి, మేము AI కమ్యూనిటీలో ప్రముఖ వ్యక్తి అయిన Nikita Gladkikhను సంప్రదించాము. BrainTech అవార్డు గ్రహీతగా, IEEEలో క్రియాశీల సభ్యునిగా మరియు Primer AIలో స్టాఫ్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్‌గా, Nikita AI ధ్రువీకరణ మరియు మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధిలో ముందున్నాడు. 2013లో ప్రారంభమైన దశాబ్దానికి పైగా కెరీర్‌తో, Nikita ఆచరణాత్మక సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్, విద్యా పరిశోధన మరియు గ్లోబల్ డెవలపర్ కమ్యూనిటీకి చేసిన సహకారాలను సజావుగా మేళవించి, Python, Go మరియు AI ఆధారిత ఆటోమేషన్‌లో ఒక నిపుణుడిగా తనను తాను నిరూపించుకున్నాడు. ఆర్థిక, మార్కెట్‌ప్లేస్‌లు మరియు శోధన సాంకేతికతలు వంటి విభిన్న రంగాలలో పెద్ద ఎత్తున LLM-శక్తితో పనిచేసే పైప్‌లైన్‌లను అమలు చేయడంలో అతని విస్తృతమైన అనుభవం నుండి అతని ప్రత్యేక దృక్పథం వచ్చింది.
Nikita Gladkikh పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) మరియు బలమైన ధ్రువీకరణ తర్కాన్ని ఏకీకృతం చేసే స్కేలబుల్ ఆర్కిటెక్చర్‌లపై తన మార్గదర్శక పనికి ప్రత్యేకంగా ప్రసిద్ధి చెందాడు. ఈ డొమైన్‌లో, విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వం చాలా ముఖ్యమైనవి, మరియు Nikita యొక్క వ్యూహాత్మక సహకారాలు RAG-V (వెరిఫికేషన్‌తో కూడిన రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్) నమూనాను రూపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషించాయి, ఇది AI-ఆధారిత పరిశ్రమలలో వేగంగా ఊపందుకుంటోంది.
కాంటెక్స్ట్ విండో విస్తరణ యొక్క ప్రాముఖ్యత
Meta యొక్క Llama 4, గూగుల్ జెమిని 2.5 విడుదలను అనుసరించి, మునుపటి కాంటెక్స్ట్ విండోను బద్దలు కొట్టింది. ఇది 1 మిలియన్ టోకెన్ల కాంటెక్స్ట్ విండోను అందించింది. కానీ ఈ గణాంకాలు AI పరిశ్రమకు ఏమి సూచిస్తాయి?
Nikita ప్రకారం, పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండోల వైపు ధోరణి పరివర్తనాత్మకమైనది. AI వ్యవస్థలు భారీ మొత్తంలో ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి, మొత్తం సంభాషణలు, విస్తృతమైన పత్రాలు మరియు మొత్తం డేటాబేస్‌లతో సహా వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థలు గతంలో సాధ్యం కాని స్థాయి లోతు మరియు నిరంతరాయంతో ఇప్పుడు కారణం చెప్పగలవు. ఈ నమూనా మార్పు ఏజెంట్ పైప్‌లైన్‌ల రూపకల్పనపై తీవ్ర ప్రభావాన్ని చూపుతుంది, ఇక్కడ AI ఏజెంట్‌లకు ప్రణాళిక, నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరియు స్వతంత్రంగా చర్యలు అమలు చేయడం వంటి పనులు అప్పగించబడతాయి. పెద్ద కాంటెక్స్ట్ తక్కువ లోపాలు, మెరుగైన వ్యక్తిగతీకరణ మరియు మరింత లీనమయ్యే వినియోగదారు అనుభవాలకు దారితీస్తుంది. ఇది మొత్తం రంగం ఏ దిశలో వెళుతుందో స్పష్టంగా సూచిస్తుంది.
చేతుల మీదుగా అనుభవం మరియు ఏజెంట్ పైప్‌లైన్ రూపకల్పన
PKonfig వంటి డెవలపర్ సాధనాలను నిర్మించడంలో మరియు పెద్ద ఎత్తున ఉపయోగించే విద్యా వేదికలపై Nikitaకు ఉన్న విస్తృత అనుభవం ఏజెంట్ పైప్‌లైన్ రూపకల్పన యొక్క చిక్కులపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఒత్తిడిలో విశ్వసనీయంగా పనిచేయవలసిన వ్యవస్థలను నిర్మించేటప్పుడు మాడ్యులారిటీ, పరిశీలనా సామర్థ్యం మరియు వైఫల్యాన్ని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యమని ఆయన నొక్కి చెప్పారు.
తన అనుభవం నుండి తీసుకున్న Nikita ప్రతి భాగాన్ని వైఫల్యానికి అవకాశం ఉన్నట్లుగా పరిగణించాలని మరియు ఫాల్‌బ్యాక్ మార్గాలు, ధ్రువీకరణ పొరలు మరియు పునరుత్పత్తి చర్యలను అమలు చేయాలని వాదిస్తున్నాడు. ఈ సూత్రాలు ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోల రూపకల్పనకు నేరుగా వర్తిస్తాయి, ఇక్కడ ఏజెంట్‌లకు నిర్మాణాత్మక స్థితి నిర్వహణ, గుర్తించదగిన అమలు మరియు నిర్దిష్ట ప్రవర్తన అవసరం, ఏదైనా పంపిణీ వ్యవస్థ వలె.
Nikita యొక్క అప్లైడ్ AIలో పనిచేయడం, ముఖ్యంగా రెజ్యూమ్ సారాంశీకరణలో భ్రమలను తగ్గించడం మరియు విద్యా సెట్టింగ్‌లలో అభిప్రాయాన్ని ఆటోమేట్ చేయడం, ధ్రువీకరణ లూప్‌లు మరియు రిట్రీవల్-ఫస్ట్ డిజైన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. ఏజెంట్‌లను గుడ్డిగా విశ్వసించకూడదని, బదులుగా ఎంబెడెడ్ ధ్రువీకరణ యంత్రాంగాలు మరియు నిర్మాణాత్మక జ్ఞాన స్థావరాలతో గట్టిగా అనుసంధానించాలని ఆయన అభిప్రాయపడ్డారు. అంతేకాకుండా, అతను మానవ ప్రమేయం ఉన్న డిజైన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతాడు. అతను విద్యా సాధనాల్లో ప్రాధాన్యతనిచ్చాడు మరియు ఇప్పుడు ఏజెంట్ జవాబుదారీతనాన్ని నిర్ధారించడానికి ఇది అవసరమని భావిస్తున్నాడు. ఏజెంట్ పైప్‌లైన్‌లు కేవలం వినూత్న UX ప్రవాహాల కంటే ఎక్కువ. అవి సంక్లిష్ట సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్‌లు మరియు ఆచరణలో వాటిని ఆచరణీయంగా చేయడానికి బ్యాకెండ్ ఇంజనీరింగ్ వలె అదే కఠినత్వంతో సంప్రదించాలి.
విస్తరించిన సందర్భం ద్వారా AI విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడం
కాంటెక్స్ట్ విండో పరిమాణంలో పురోగతులు ఇప్పటికే ఉత్పత్తి వ్యవస్థలపై స్పష్టమైన ప్రభావాన్ని చూపుతున్నాయి, వివిధ అనువర్తనాల్లో AI విశ్వసనీయతను మెరుగుపరుస్తున్నాయి. పెద్ద సందర్భాలు AI విశ్వసనీయతను ఎలా మెరుగుపరుస్తాయో Nikita ఒక నిర్దిష్ట ఉదాహరణను అందిస్తుంది:
చిన్న కాంటెక్స్ట్ విండోలు తరచుగా AI నమూనాలు కీలకమైన సందర్భోచిత సమాచారాన్ని తగ్గించడానికి బలవంతం చేశాయి, దీని వలన వివిక్త లేదా సరికాని అవుట్‌పుట్‌లు వస్తాయి. అయినప్పటికీ, కాంటెక్స్ట్ విండోలు మిలియన్ల టోకెన్‌లకు విస్తరించడంతో, నమూనాలు ఇప్పుడు విస్తృతమైన చారిత్రక పరస్పర చర్యలు, వివరణాత్మక వినియోగదారు ప్రొఫైల్‌లు మరియు డేటాలోని బహుళ-డైమెన్షనల్ సంబంధాలను కలిగి ఉండగలవు. ఉదాహరణకు, AI-ఆధారిత కస్టమర్ మద్దతు ఏజెంట్ సంవత్సరాల అంతటా గత పరస్పర చర్యలను సూచించగలదు, సందర్భోచితంగా సుసంపన్నంగా, వ్యక్తిగతీకరించిన మద్దతును అందిస్తుంది. ఇది సందర్భ నష్టం వల్ల కలిగే లోపాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, తద్వారా AI-ఆధారిత నిర్ణయాల విశ్వసనీయత మరియు లోతును పెంచుతుంది, ప్రత్యేకించి ఆరోగ్య సంరక్షణ రోగ నిర్ధారణ లేదా ఆర్థిక సూచన వంటి క్లిష్టమైన దృష్టాంతాలలో.
రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్‌తో కూడిన వెరిఫికేషన్ (RAG-V)ని ప్రధాన AI వద్ద అమలు చేస్తున్నప్పుడు ఎదురైన సవాలును Nikita గుర్తుచేసుకుంటారు: ధ్రువీకరణ కాల్‌ల కోసం డేటాను తగ్గించడం, డాక్యుమెంట్‌లను కాంటెక్స్ట్‌లోకి సరిపోయేలా చేయడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ పరిమితి వారి ధ్రువీకరణ ప్రయత్నాల ఖచ్చితత్వాన్ని పరిమితం చేసింది. అయినప్పటికీ, Llama 4 యొక్క విస్తరించిన కాంటెక్స్ట్ విండోతో, ఆ అడ్డంకులు సమర్థవంతంగా తొలగించబడతాయి.
RAG-V: విశ్వసనీయ AI అభివృద్ధికి మూలస్తంభం
మోడల్స్ కంటెంట్‌ను తిరిగి పొంది ధ్రువీకరించే RAG-V పద్ధతి, విశ్వసనీయ AI అభివృద్ధికి మూలస్తంభంగా ఉద్భవించింది. RAG-V అనేది AI సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేయడమే కాకుండా, విశ్వసనీయ బాహ్య మూలాల నుండి వాటిని చురుకుగా ధ్రువీకరిస్తుంది - అంటే నిజ-సమయ వాస్తవ తనిఖీ చేయటం అని Nikita వివరిస్తాడు.
ఏజెంట్ AI వ్యవస్థలలో ధ్రువీకరణ సూత్రాల ఏకీకరణను Nikita యొక్క RAG-V పై పని నొక్కి చెబుతుంది. RAG-V రిట్రీవల్ సిస్టమ్‌లను మరియు బలమైన ధ్రువీకరణ లేయర్‌లను అధికారిక బాహ్య మూలాలకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ అవుట్‌పుట్‌లను క్రాస్-రిఫరెన్స్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఆర్థిక రిస్క్ అంచనాలలో, ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రతి సలహా లేదా సూచన చారిత్రక మార్కెట్ డేటా లేదా నియంత్రణ సమ్మతి పత్రాలకు వ్యతిరేకంగా ధ్రువీకరించబడుతుంది. విస్తరించిన కాంటెక్స్ట్ విండోలు మరింత గొప్ప సందర్భాలను అందుబాటులో ఉంచడం ద్వారా మరియు కంటెంట్ మరియు ఫార్మాట్‌ను ధ్రువీకరించవలసిన అవసరాన్ని నొక్కి చెప్పడం ద్వారా ఈ విధానాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి.
ఒకే ధ్రువీకరణ చక్రంలో మరిన్ని సహాయక సామగ్రిని చేర్చడానికి అనుమతించడం ద్వారా పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండోలు RAG-V యొక్క ప్రయోజనాలను విస్తరిస్తాయని Nikita నొక్కి చెబుతున్నాడు. అయితే, అవి నిర్మాణాత్మకం కాని అవుట్‌పుట్ ప్రమాదాన్ని కూడా పెంచుతాయి. భాషా నమూనాలను నిర్ధారిత వెబ్ API ఆవిష్కరణలుగా కాకుండా, తెలివైన వినియోగదారుల మాదిరిగా సంభావ్య సంస్థలుగా పరిగణించాలని ఆయన హెచ్చరించారు. అందువల్ల, విశ్వసనీయత మరియు సమైక్యత సంసిద్ధతను నిర్ధారించడానికి కంటెంట్ ధ్రువీకరణ మరియు నిర్మాణ ధ్రువీకరణ రెండూ అవసరం.
వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌లుగా LLMలు: సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లో ఒక నమూనా మార్పు
LLM అవుట్‌పుట్‌లను API ప్రతిస్పందనల కంటే ఎక్కువ వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌లుగా పరిగణించడం ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై తీవ్ర ప్రభావాన్ని చూపుతుందని Nikita సూచిస్తున్నాడు. LLMలను స్థిర API కాల్‌ల కంటే ఎక్కువ వినియోగదారు వంటి ఇన్‌పుట్‌లుగా చూసినప్పుడు, సాఫ్ట్‌వేర్ రూపకల్పన మరియు నిర్మించబడే విధానాన్ని ఇది ప్రాథమికంగా మారుస్తుంది.
ఫ్రంటెండ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అనిశ్చితి మరియు ఆలస్యాన్ని సజావుగా నిర్వహించడానికి రూపొందించాలి, ఆశావాద UI వంటి నమూనాలను ఉపయోగించాలి. బ్యాకెండ్‌లో, అసమకాలిక, ఈవెంట్ ఆధారిత డిజైన్‌లు అవసరం అవుతాయి, సందేశ క్యూలు (ఉదా., Kafka లేదా RabbitMQ) AI-ఆధారిత చర్యలను కోర్ లాజిక్ నుండి వేరు చేయడానికి సహాయపడతాయి.
సంప్రదాయ కోడ్‌ను మోడల్ ఆధారిత నిర్ణయాలతో కలిపే హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు, LLM అవుట్‌పుట్‌లు నెమ్మదిగా లేదా నమ్మదగనివిగా ఉన్నప్పుడు ఫాల్‌బ్యాక్ యంత్రాంగాలను అనుమతిస్తాయి. ఈ వైవిధ్యం ధ్రువీకరణ యొక్క కీలకమైన ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెబుతుంది, ఖచ్చితత్వం కోసం మాత్రమే కాదు, నిర్మాణం మరియు స్థిరత్వం కోసం కూడా. Nikita అభివృద్ధి చేసిన PKonfig వంటి సాధనాలు స్కీమా-కంప్లయింట్ ప్రతిస్పందనలను అమలు చేస్తాయి, సంభావ్య వ్యవస్థలలో సమైక్యత విశ్వసనీయతను నిర్ధారిస్తాయి.
LLMలతో విద్యను మార్చడం: ఆటోమేటెడ్ గ్రేడింగ్ మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన అభిప్రాయం
Nikita ఈ సూత్రాలను పరిశ్రమలో మాత్రమే కాకుండా విద్యలో కూడా GOIT కోసం ఆటోమేటెడ్ గ్రేడింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా వర్తింపజేశాడు. ఆయన తన అనుభవం నిర్ధారణ, పునరుత్పత్తి మరియు మానవ ప్రమేయం ఉన్న ఎస్కలేషన్ విలువను బలోపేతం చేసిందని వివరిస్తున్నాడు. మరింత అధునాతన సాధనాల LLMలను మనం సమగ్రపరిచినప్పటికీ, ఈ భావనలు కేంద్రంగా ఉంటాయి.
ఆధునిక LLMలు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు సందర్భోచితంగా తెలుసుకునే ప్రతిస్పందనలను అందించడం ద్వారా విద్యార్థుల అభిప్రాయంలో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకురాగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. స్థిర టెంప్లేట్‌లపై ఆధారపడకుండా, ఒక LLM ఒక విద్యార్థి అభ్యసన చరిత్ర, కోడింగ్ శైలి లేదా స్థానిక భాషకు తన వివరణలను స్వీకరించగలదు, ఇది అభిప్రాయాన్ని మరింత అందుబాటులోకి తెస్తుంది మరియు చర్య తీసుకోదగినదిగా చేస్తుంది. అయితే, Nikita విశ్వసనీయత మరియు న్యాయబద్ధత చర్చించలేనివిగా మిగిలిపోతాయని నొక్కి చెబుతున్నాడు. దీనికి రిట్రీవల్ ఆధారిత గ్రౌండింగ్, రూబ్రిక్ ధ్రువీకరణ మరియు ఓవర్‌రైడ్ యంత్రాంగాలతో LLMలను కలపడం అవసరం. అసలైన వేదిక రూపకల్పనకు వివరణాత్మకత మరియు ఆడిట్ సామర్థ్యం మార్గనిర్దేశం చేసినట్లే, ప్రతి దశలో కఠినమైన రక్షణలు మరియు పారదర్శక తర్కంతో AI-సహాయక విద్య యొక్క భవిష్యత్తును ఏజెంట్‌గా Nikita ఊహించాడు.
AI అభివృద్ధిలో సంక్లిష్టతను నిర్వహించడానికి వ్యూహాలు
AI అభివృద్ధిలో అంతర్లీనంగా ఆర్కిటెక్చరల్ మరియు ధ్రువీకరణ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి సంక్లిష్టతను నిర్వహించడానికి సమర్థవంతమైన వ్యూహాలు అవసరం. డెవలపర్‌లు పైప్‌లైన్ అంతటా స్కీమా తనిఖీలను పొందుపరచడం ద్వారా ప్రారంభం నుండి ధ్రువీకరణకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలని Nikita సలహా ఇస్తున్నాడు. నిర్మాణం మరియు స్థిరత్వాన్ని అమలు చేసే సాధనాలను ఉపయోగించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ఆయన నొక్కి చెబుతున్నాడు.
తన అనుభవాల నుండి గమనించడం మరియు మాడ్యులర్‌గా ఆలోచించవలసిన అవసరాన్ని గుర్తించడం ద్వారా, నమూనా తర్కాన్ని వ్యాపార తర్కం నుండి వేరు చేయడానికి మరియు నమూనా తప్పుగా లేదా నెమ్మదిగా ఉన్న సందర్భాల్లో దృఢమైన ఫాల్‌బ్యాక్‌లను నిర్మించడానికి Nikita మద్దతు ఇస్తున్నాడు. సాంకేతిక క్రమశిక్షణ మరియు వ్యూహాత్మక ముందుచూపు కలయిక నమ్మదగిన AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి చాలా కీలకం.
గుర్తింపు మరియు సంఘం ప్రమేయం యొక్క ప్రభావం
BrainTech అవార్డు వంటి కార్యక్రమాల ద్వారా Nikita యొక్క గుర్తింపు మరియు IEEE వంటి సంఘాలతో అతని ప్రమేయం ఆచరణలో సంక్లిష్టతలను పరిష్కరించడానికి అతని విధానాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేశాయి. ఈ అనుభవాలు ఆయనలో ఆవిష్కరణను ఆచరణాత్మకతతో అనుసంధానించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను నింపాయి.
నిజ-ప్రపంచ వినియోగదారు వర్క్‌ఫ్లోలను క్రమబద్ధీకరించడానికి కంప్యూటర్ దృష్టిని ఉపయోగించడంపై Nikita యొక్క పనిని BrainTech అవార్డు గుర్తించింది, ఇది సాంకేతిక సామర్థ్యానికి మాత్రమే కాకుండా పెద్ద ఎత్తున ఉపయోగించగల సామర్థ్యాన్ని కూడా నొక్కి చెప్పింది. AI వ్యవస్థలు శక్తివంతమైనవిగా ఉండాలని మరియు ఇప్పటికే ఉన్న ప్రక్రియలలో సజావుగా అనుసంధానించబడాలనే అతని నమ్మకాన్ని ఈ అనుభవం రూపొందించింది. IEEEతో అతని కొనసాగుతున్న ప్రమేయం అతన్ని తాజా పరిశోధన మరియు ఉత్తమ పద్ధతులలో పాతుకుపోయేలా చేస్తుంది, ఇది అతనికి అధునాతనమైనవి మాత్రమే కాకుండా నైతికంగా, మాడ్యులర్‌గా మరియు ఉత్పత్తిలో స్థితిస్థాపకంగా ఉండే వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
AI భవిష్యత్తును రూపొందించడం
Nikita యొక్క భవిష్యత్తు పని దృఢమైన, స్కేలబుల్ మరియు నైతికంగా ధ్వనించే AI వ్యవస్థలను నిర్మించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. భారీ కాంటెక్స్ట్ విండోలతో Llama 4 మరియు జెమిని 2.5 వంటి నమూనాలు, ప్రత్యేకించి విద్యలో పరివర్తనాత్మక సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయని ఆయన అభిప్రాయపడ్డారు. ఈ నమూనాలు AI శిక్షకులను విద్యార్థి యొక్క పూర్తి అభ్యసన చరిత్ర ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన, సందర్భోచితంగా సమృద్ధిగా వివరణలను అందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
ఆటోమేటెడ్ అసెస్‌మెంట్ అనేది దృష్టి పెట్టవలసిన మరొక ముఖ్యమైన ప్రాంతం. GOIT కోసం Nikita యొక్క గ్రేడింగ్ సాధనం ఇప్పటికే సింటాక్స్ మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని పెద్ద ఎత్తున నిర్వహిస్తోంది. అయినప్పటికీ, తదుపరి తరం LLMలు సంభావిత అవగాహనను అంచనా వేయడం, మునుపటి పనితీరుకు అభిప్రాయాన్ని అనుగుణంగా మార్చడం మరియు RAG-V ద్వారా విద్యా ప్రమాణాలతో ఫలితాలను సమలేఖనం చేయడం ద్వారా దీనిని మరింత ముందుకు తీసుకువెళ్ళే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నాయి.
విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి, స్కీమా ధ్రువీకరణ మరియు ఫాల్‌బ్యాక్ లాజిక్ కోసం కొనసాగుతున్న అవసరాన్ని Nikita నొక్కి చెబుతున్నాడు, ఈ సూత్రాలు PKonfig వంటి సాధనాలకు ఆధారంగా ఉన్నాయి. నిర్మాణాత్మక ధ్రువీకరణతో అధునాతన నమూనాలను కలపడం ద్వారా, మేము నమ్మకం, న్యాయబద్ధత లేదా బోధనా కఠినత్వాన్ని రాజీ పడకుండా విద్యను మెరుగుపరచగలము.
విద్యా కఠినత్వంతో స్కేలబిలిటీని సమతుల్యం చేయడం
ప్రతి త్రైమాసికంలో వేలాది మంది విద్యార్థులకు మద్దతు ఇవ్వడానికి స్కేలబిలిటీ మరియు బోధనా సమగ్రత మధ్య జాగ్రత్తగా సమతుల్యత అవసరం. Nikita ఆందోళనలను వేరు చేయడం ద్వారా దీనిని సాధించాడు: ఆటోమేషన్ సాధారణ ధ్రువీకరణలను నిర్వహించింది, పరీక్ష ఫలితాలు మరియు కోడ్ ఫార్మాటింగ్ వంటివి సంక్లిష్టమైన ప్రత్యేక కేసులు మానవ సమీక్ష కోసం గుర్తించబడ్డాయి. ఇది అభిప్రాయం యొక్క నాణ్యత లేదా న్యాయబద్ధతను రాజీ పడకుండా అధిక దిగుబడిని నిర్ధారించింది.
నిర్మాణాత్మక రూబ్రిక్‌లు, అసైన్‌మెంట్‌ల కోసం వెర్షన్ నియంత్రణ మరియు గుర్తించదగిన గ్రేడింగ్ తర్కం అమలు చేయడం ద్వారా విద్యా కఠినత్వం నిర్వహించబడింది. ఈ చర్యలు విద్యార్థి నమ్మకం మరియు బోధనా పారదర్శకతను నిర్మించాయి.
సందర్భానుసారంగా తెలుసుకునే, బహుభాషా మరియు కోడ్-నిర్దిష్ట అభిప్రాయ ఉత్పత్తిని పెద్ద ఎత్తున ప్రారంభించడం ద్వారా Llama 4-స్థాయి నమూనాలు ఈ బ్యాలెన్స్‌ను గణనీయంగా మార్చగలవని Nikita అభిప్రాయపడ్డారు. అవి నైరూప్య భావనలను సరళమైన పదాలలో వివరించడానికి, వ్యక్తిగత అభ్యాసకులకు అభిప్రాయాన్ని అనుగుణంగా మార్చడానికి మరియు శిక్షకుడి వంటి పరస్పర చర్యలను అనుకరించడానికి సహాయపడతాయి. అయితే, ప్రమాణం గార్డ్‌రైల్స్ అవసరాన్ని తొలగించదని ఆయన హెచ్చరించారు. LLMలను రూబ్రిక్‌లలో పాతుకుపోవాలి, తెలిసిన అవుట్‌పుట్‌లకు వ్యతిరేకంగా ధ్రువీకరించబడాలి మరియు బోధకులచే ఆడిట్ చేయబడాలి. సరైన ఆర్కిటెక్చర్‌తో, నిర్ధారిత పైప్‌లైన్‌లను LLM-శక్తితో నడిచే వ్యక్తిగతీకరణతో కలపడం ద్వారా, విద్యా ప్రమాణాలను త్యాగం చేయకుండా నాణ్యమైన విద్యకు అందుబాటును నాటకీయంగా పెంచవచ్చు.
Nikita తన దృష్టిని ఇలా సంగ్రహిస్తాడు: "నేను కేవలం పని చేసే వ్యవస్థలను మాత్రమే నిర్మించను - అవి బోధిస్తాయి, ధ్రువీకరిస్తాయి, కాన్ఫిగర్ చేస్తాయి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మద్దతు ఇస్తాయి."