Цей витяг є оновленим звітом за 2025 рік від Марка Зао-Сандерса, що пропонує систематичний аналіз реальних сценаріїв використання генеративного штучного інтелекту (GenAI), які виходять за межі початкових тенденцій. Дослідження, що базується на якісному аналізі публічних дискусій, зокрема на форумах Reddit, виявило значний зсув у застосуванні ШІ: від інструментів для підвищення продуктивності та технічних завдань до застосувань, орієнтованих на особисте благополуччя, життєву організацію та екзистенційні роздуми. Звіт представляє топ-100 варіантів використання GenAI, включаючи такі категорії, як "терапія/компаньйонство" та "організація життя", підкреслюючи зростаючу роль ШІ як невід'ємної частини людського прийняття рішень та емоційної підтримки. Кожен пункт супроводжується метаданими, такими як рейтинг, охоплення та оцінка корисності, що забезпечує як кількісну, так і якісну оцінку ландшафту ШІ-додатків.
Цей випуск занурює слухачів у глибоке порівняння двох епох обчислювальної майстерності — від стародавнього Антікитерського механізму до сучасної гонки за домінування в епоху штучного інтелекту. Ми дослідимо, як інженери античності створювали неймовірно складний аналоговий комп’ютер у бронзовому корпусі для передбачення рухів небесних тіл, тоді як сучасні технологічні гіганти, як Nvidia та AMD, вибудовують гігапотужні інфраструктури для підтримки ІІ-агентів. У фіналі поговоримо про реальне застосування цих агентів у кібербезпеці та робототехніці — від системи самокорекції Codemender до питання етики автономії. Чи готові ми поділитися контролем із штучним розумом?
Цей подкаст є авторським оглядом, основаним на відкритих даних і дослідженнях, зокрема матеріалах зhttps://www.youtube.com/watch?v=YI5yap4kYUg
Це дослідження емпірично підтверджує гіпотезу про "деградацію мозку" LLM (великих мовних моделей), стверджуючи, що постійне поглинання низькоякісного, або "сміттєвого", веб-тексту спричиняє стійке зниження когнітивних здібностей моделі. Дослідники використовували контрольовані експерименти на даних із Twitter/X, визначаючи "сміттєві" дані за двома критеріями: високим рівнем залучення/популярності (M1) та низькою семантичною якістю (M2). Результати показали нетривіальне погіршення міркування, розуміння довгого контексту, безпечності та посилення "темних рис" особистості (наприклад, психопатії), причому основним механізмом помилок є пропуск ланцюгів міркувань (thought-skipping). Важливо, що це погіршення є стійким і не може бути повністю виправлене навіть значним обсягом подальшого навчання чи інструктивного доналаштування, що переводить питання якості даних у сферу безпеки під час безперервного попереднього навчання.
Цей витяг із Звіту AI Index 2025 року є всебічним оглядом поточного стану та впливу штучного інтелекту, охоплюючи ключові досягнення та виклики. Основними темами є стрімке зростання продуктивності ШІ на складних контрольних показниках і поява менших, але потужніших моделей, а також значні прориви у створенні високоякісного відео та агентських систем. Звіт також детально описує еволюцію відповідального ШІ (Responsible AI, RAI), відзначаючи зростання кількості інцидентів та посилення глобальної співпраці у сфері управління ШІ з боку таких організацій, як ЄС та ООН. Нарешті, джерело підкреслює зростаючий вплив ШІ на такі галузі, як наука та медицина, демонструючи, як він перевершує лікарів у діагностиці та сприяє відкриттям, водночас висвітлюючи проблеми, пов'язані з упередженістю в моделях і скороченням загальнодоступних даних для навчання.
У цьому епізоді ми досліджуємо захопливий світ цифрових агентів: як штучний інтелект навчився домовлятися, “грати за правилами” або їх порушувати, будувати партнерство й навіть обманювати колег-агентів задля досягнення мети. На тебе чекають реальні кейси змагань між автономними AI-системами, приклади хитрих алгоритмів переговорів, аналіз сучасних стратегій обману та останні відкриття у створенні довіри в багаточисельних агентних мережах. Обговоримо, чому тепер навіть дружній тон може стати потужною зброєю, як роблять висновки про надійність, і що означає довіра серед машин. Чому без прозорості, етичних принципів і розуміння мотивів чужого коду будь-який союз агентів може розвалитися? Долучайтеся, щоб взяти участь у міжмашинному детективі XXI століття!
Цей уривок є доповіддю, що розповідає про стрімкий прогрес і трансформацію в галузі штучного інтелекту, особливо зосереджуючись на великих мовних моделях (LLM). Спікер, Олександр Краковецький, вітає присутніх з Днем ІТ та наголошує, що технології є "ДНК" сучасного бізнесу, проникнувши в усі його сфери. Основна частина доповіді присвячена методам оцінювання прогресу ШІ, зокрема через бенчмарки, що виходять за рамки традиційних метрик і включають нові параметри, як-от groundness (обґрунтованість) та reasoning effort (зусилля міркування). Доповідач демонструє вражаючі результати флагманських моделей у складних тестах, як-от Humanity's Last Exam та математичні олімпіади, підкреслюючи, що ШІ швидко наближається до рівня загального штучного інтелекту (AGI). Також обговорюються виклики, зокрема проблема галюцинування та важливість переходу до агентних систем, які використовують моделі не лише для міркування, але й для самостійної дії, інтегруючись через протоколи на кшталт MCP для роботи з різноманітними джерелами даних.
Цей уривок із статті Unite.AI, автором якої є Олексій Жуков з EPAM Systems, пояснює, як багатоагентні системи на основі великих мовних моделей (LLM-MA) можуть підвищити ефективність вирішення складних бізнес-завдань порівняно з "одноразовими" реалізаціями LLM. Замість того, щоб діяти лише як допоміжні "другі пілоти", GenAI-рішення повинні перетворитися на автономних учасників процесу, здатних до планування, пам'яті та співпраці. Системи LLM-MA створюють "колективний інтелект" через взаємодію кількох спеціалізованих агентів, що дозволяє їм ефективніше розподіляти навантаження, перевіряти роботу один одного (зменшуючи "галюцинації") та автоматизувати складні процеси, такі як розробка програмного забезпечення чи автоматизація кол-центрів. Однак впровадження цих систем вимагає вирішення важливих викликів, пов'язаних із безпекою, відповідальним ШІ (RAI) та необхідністю модернізації управління даними.
У цьому випуску розбираємо, як сучасні великі мовні моделі (LLM) перетворюються на автономних «агентів» із трьома ключовими компонентами: мозок (алгоритмічне ядро), руки (інструменти та зовнішні API) і пам’ять (збережений досвід і контекст). Дізнайтеся:
Як LLM-агенти формують ієрархію цілей та приймають рішення в складних задачах.
Які механізми планування використовують для багатокрокових дій та взаємодії з зовнішнім світом.
Як «пам’ять» моделі зберігає контекст сеансів і адаптується до нової інформації.
Які методи навчання на помилках (self-reflection, reinforcement learning) допомагають агентам покращувати свої результати.
Будь ви дослідником ШІ, розробником або просто цікавитесь, як штучний інтелект набуває автономії — ця розмова покаже реальні приклади застосування LLM-агентів у роботі, бізнесі й повсякденному житті. Підпишіться на Spotify та не пропустіть захопливу подорож у світ агентного ШІ!
Ласкаво просимо на експертний подкаст, який є практичним доповненням та розширеним оглядом ключових тем книги «Великi мовнi моделi, iнженерiя запитiв та агенти» авторства Олександра Краковецького.У цьому подкасті ми детально розглядаємо принципи роботи та навчання великих мовних моделей (ВММ), інженерію запитів (Prompt Engineering) як ключове мистецтво взаємодії з AI, а також концепцію агентних систем.