[Перевод] 600 миллиардов токенов спустя: как мы управляли ИИ-агентами при декомпиляции шутера

За одну неделю: Gemini получил право записывать людей к врачу, семья из Сиэтла подала иск к OpenAI за советы ChatGPT, а нейросети, как выяснилось, рекомендуют из пяти лекарств одно — то, у которого лучше SEO. Разбираю, что обязано появиться в интерфейсах сервисов про здоровье и как это проверять — по правилу, которым медицинские лаборатории живут каждое утро.

Если вы интересуетесь темой ИИ и данных, то наверняка встречались с таким сервисом как HuggingFace - платформы и сообщества для разработчиков в сфере ИИ, этаким GitHub для ИИ. Она предоставляет централизованный и удобный хаб для обмена, поиска и совместной работы над открытыми моделями машинного обучения, наборами данных и приложениями. Но она, мягко говоря, не самая удобная для пользователей, сразу понять как работать с сложным интерфейсом бывает сложно. Видишь 800 тысяч моделей, и чувствуешь примерно то же, что человек, который попал впервые на московский оптовый рынок в 1990е - все есть, ничего не понять, все смотрят тебя как на добычу, а с чего начать - нигде не написано. Через двадцать минут ты либо скачал не те датасеты, либо забросил это гиблое дело. Проблема даже не в том, что HuggingFace сложный, тут больше нюанс что он требует уже понимать и знать платформу.

Что такое ИИ-грамотность, почему люди начинают пользоваться чат-ботами, может ли ИИ собрать опыт сотрудников и где без эксперта-человека не обойтись. Разбор 27 научных работ простым языком.