и посмотреть медиа
Machinelearning - ML and Data Science
и посмотреть медиа
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Machinelearning - channel for deep immersion into the world of machine learning and Data Science. Here they explain how to run any LLM with simple steps, share practical examples and tips. Ideal for those who want to master neural networks without complex tools.
📌ApprenticeBench: проверка способности ИИ освоить работу как новый сотрудник Стартап NeoCognition разработал первый сквозной бенчмарк использования компьютера, непрерывного обучения и долгосрочной агентной работы на реальной должности. NeoCognition - лаборатория, в которой собрали бенчмарки MMMU, Mind2Web, SWE-Bench Pro и OSWorld 2, а также агентные системы SeeAct, UGround и HippoRAG. Агента принимают в виртуальную строительную компанию на работу с кредиторской задолженностью, выдают полугодовой архив счетов, внутренний справочник и руководство по ERP-системе, после чего он начинает работать со счетами. Первый месяц проходит с подробным фидбэком от руководителя по каждому счёту, а дальше - с редкими замечаниями по итогам месяца. Каждая из ста задач теста проверена профессиональными бухгалтерами строительной отрасли, которые подтвердили и реалистичность сценариев, и то, что любую задачу способен решить рядовой специалист, изучивший доступные агенту материалы. 🟡Результаты Большинство моделей, включая Gemini, Muse Spark, Grok и Kimi, не преодолевают порог в 20-25%, тогда как Fable 5.1 выполнила 72% задач, а GPT-6 Astra - 68%. Лучший из двух тестировщиков-людей показал 51%, причём проваливались люди на поиске нужного в исторических данных, точности расчётов и мелких ошибках от утомления. Разрыв между открытыми и закрытыми моделями авторы называют крупнейшим из всех виденных ими на бенчмарках - 72% у Fable 5.1 против 18% у Kimi K3, и вызван он не базовыми операциями в интерфейсе, а неспособностью слабых моделей учиться на дистанции. Kimi K3 почти не обращался ни к архиву счетов, ни к собственным заметкам и деградировал к концу серии. 🟡GUI vs API Так называемый налог на использование компьютера (просадка при переходе с API на графический интерфейс) у большинства моделей достигает 78%, но Fable 5.1 и GPT-6 Astra работают через GUI даже лучше, чем через API. Дешевле при этом остаётся API - Fable 5.1 обходится в 6,95 доллара за задачу в программном интерфейсе против 18,23 доллара при работе с графическим. 🟡Обучаемость Способность к обучению измерили отдельно. Fable 5 без доступа к истории и обратной связи, опираясь только на собственные знания, решает 11 счетов из 100. Подключение архива счетов поднимает результат до 31, обратная связь руководителя - до 35, а оба канала вместе дают 43. 🟡Вывод ИИ пока ещё обходится дороже: 18,23 доллара за задачу против 7,21 у людей. К тому же человек по мере накопления опята работает быстрее, а агент - замедляется. 🔜 Посмотреть часовой прогон Fable 5.1 по всем ста задачам. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Benchmark #ApprenticeBench #NeoCognition
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!