Тема COMRAD404

AI-инфраструктура — страница 19

576 материалов

Новая техника PAC-приватности для автогенерации: меньше шума при стабильных предсказаниях

Исследователи представили метод PAC-Private Autoregressive Generation, который калибрует шум на основе разброса мнений ансамбля моделей, адаптированных на приватных данных. Это...

Память LLM-агентам нужна, но не любая: MERIT оценивает цену и пользу

Исследователи представили MERIT — бенчмарк для измерения предельной полезности долговременной памяти у LLM-агентов, выполняющих инструментальные задачи. Результаты показывают, что память...

Новый бенчмарк HybridDeepResearch: LLM-агенты проваливают гибридные SQL-запросы и веб-поиск

Команда Snowflake AI Research представила HybridDeepResearch — первый бенчмарк, проверяющий способность LLM-агентов одновременно работать с веб-поиском и SQL-запросами. Даже флагманские...

Как измерить производительность AI-агента: пошаговое руководство по бенчмаркам и метрикам

Единого стандарта оценки агентов не существует. Разбираем, какие бенчмарки реально показывают эффективность кодинг-агентов, поисковых агентов и мультиагентных систем, и как...

Интеграция MCP-серверов в агентские контуры: архитектура, изоляция процессов и контроль памяти

Разбираем архитектурные особенности Model Context Protocol (MCP), изоляцию процессов при работе с локальными серверами, управление контекстом агентов и лучшие практики...