Programowanie

Ewolucja AI: Od prostego wyszukiwania do wielopoziomowych akcji w praktyce

Ujęcie z bliska przedstawiające płytkę Google Coral AI na dłoni człowieka podczas prezentacji technologicznej w nowoczesnym biurze.
Na zdjęciu widoczna jest płytka Google Coral AI, która stanowi małe, wydajne urządzenie komputerowe przeznaczone do realizacji zadań związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym bezpośrednio na miejscu – czyli tzw. Edge Computing. Tego typu urządzenia są kluczowe w zastosowaniach wymagających przetwarzania danych bez polegania na stałym połączeniu z chmurą, co zapewnia większą prywatność, niższe opóźnienia i niezawodność działania. Google Coral wykorzystuje specjalizowany procesor (często NPU - Neural Processing Unit), który jest optymalizowany do szybkiego wykonywania obliczeń sieci neuronowych. Dzięki temu płytka może realizować zadania takie jak: * **Lokalne tłumaczenie mowy:** Przetwarzanie i tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym, bez wysyłania danych do zewnętrznych serwerów. * **Rozpoznawanie obrazu i obiektów:** Analiza zdjęć i strumieni wideo (np. systemy monitoringu czy diagnostyka medyczna). * **Wykrywanie wzorców:** Zastosowanie w automatyce przemysłowej, robotyce czy pojazdach autonomicznych. Kontekst zdjęcia – nowoczesne biuro z grupą ludzi i ekranami – sugeruje prezentację lub warsztaty technologiczne. Pokazuje to komercyjne zastosowanie zaawansowanych rozwiązań AI na małą skalę, co jest trendem w rozwoju urządzeń IoT (Internet of Things) oraz systemów przemysłowych. Płytka Coral może być zintegrowana z różnymi platformami i językami programowania, otwierając możliwości dla inżynierów i deweloperów pracujących nad rozwiązaniami AI na krawędzi sieci. Jest to przykład miniaturyzacji mocy obliczeniowej w sektorze sztucznej inteligencji. Elementy widoczne na ekranie płyty (np. opcje 'Model Select', 'Translation') potwierdzają jej przeznaczenie do demonstracji funkcjonalności AI, takich jak analiza języka czy przetwarzanie danych sensorycznych. Podsumowując, zdjęcie ilustruje przeniesienie mocy obliczeniowej AI z dużych centrów danych na małe, autonomiczne urządzenia, co rewolucjonizuje wiele branż – od medycyny po przemysł i komunikację.

Źródło: eccoapi

Witamy wszystkich na naszym kanale, gdzie dzisiaj omawiamy zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji. Razem z Adam Gospodarczykiem oraz Jakubem Mrugalskim badamy zagadnienia związane z głębokimi badaniami i wielopoziomowymi działaniami agentów AI. Przygotowaliśmy dla Was sporo niespodzianek, które pozwolą zrozumieć nowe funkcje dostępne w ekosystemie LLM.

Witamy wszystkich na naszym kanale, gdzie dzisiaj omawiamy zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji. Razem z Adam Gospodarczykiem oraz Jakubem Mrugalskim badamy zagadnienia związane z głębokimi badaniami i wielopoziomowymi działaniami agentów AI.

Wprowadzenie do koncepcji Deep Actions

Dzisiaj mamy dla Was dosyć sporo niespodzianek, bo zaczniemy oczywiście od sporej ilości mięsa. Bardzo krótka agenda będzie dotyczyć deep searchu oraz deep researchu i wyjaśnimy co te wszystkie słowa znaczą.

Jak działa pogłębione wyszukiwanie?

Jeśli chcemy na przykład wyciągnąć informacje z wiedzy wewnętrznej modelu, pytamy o to i otrzymujemy odpowiedź do granicy tego, co model zna. Jednakże jeśli chcielibyśmy rozszerzyć te dane, musimy podłączyć się do internetu.

  • Proste wyszukiwanie dostarcza podstawowych faktów.
  • Głęboka analiza pozwala na wchłonienie treści stron podczas opracowywania odpowiedzi.

Czasami proces ten nie da się wykonać jednym krokiem, lecz wymaga wieloetapowego podejścia. Na przykładzie zapytania o konkretną osobę i jej projekty zobaczymy różnicę między prostym a pogłębionym wynikiem.

Rzeczywistość technologiczna versus marketing

Im dalej schodzimy w głąb, tym lepsze informacje uzyskujemy. Są to dane bardziej dokładne i precyzyjne niż te z prostego wyszukiwania. Niestety na tej drodze jest mnóstwo problemów, które musimy się mierzyć.

Dostępność funkcji u konkurencji

Wiele firm takich jak OpenAI czy Google wprowadziło przyciski do głębokich badań w swoje interfejsy. Każdy użytkownik widzi ten magiczny guzik, ale rzadko rozumie co się dzieje pod maską.

Ewolucja narzędzi AI

Na samym początku narzędzia takie jak ChatGPT nie były podłączone do sieci i opierały się wyłącznie o wiedzę modelu. Później dostaliśmy przycisk search, który pozwolił na pobieranie treści stron.

Jakie są wyzwania implementacji?

Współczesne systemy wykonywują wielokrotne pogłębione wyszukiwania automatycznie. Problemem jest jednak to, że jakość odpowiedzi zależy od sposobu sformułowania pytania przez użytkownika.

Czego możemy się spodziewać w przyszłości?

Nie zawsze da się to zrobić takim jednym krokiem i czasami potrzebujemy wieloetapowego procesu. Będziemy mieli kilka istotnych ogłoszeń, które nas bardzo cieszą, bo dzieją się dobre rzeczy.

Słowa kluczowe