Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

🤯 Apple и Оксфорд сделали ИИ умнее в 6,5 раза

Вместо того чтобы просто "угадывать ответ", агент теперь сам задаёт правильные вопросы.
Успешность выросла с 14% до 91%, и это работает на уже существующих моделях — без дообучения.

🔄 Принцип:
1. Агент придумывает возможные решения.
2. Считает, какой вопрос сузит список максимально.
3. Задаёт только один лучший вопрос.
4. Фильтрует варианты и повторяет цикл, пока не найдёт ответ.

⚡ Зачем это нужно:
- Бизнесу → меньше ошибок, быстрее диагностика, точнее персонализация.
- Разработчикам → фреймворк можно использовать уже сегодня.
- Учёным → победа информационной теории: точные вопросы эффективнее любых эвристик.

#AI #Apple #Oxford #LLM #Agents

https://arxiv.org/pdf/2508.21184

👍7🔥3💩2😁1

www.tgoop.com/machinelearning_books/1155

1.95K viewsSep 3 at 18:36

🤯 Apple и Оксфорд сделали ИИ умнее в 6,5 раза

Вместо того чтобы просто "угадывать ответ", агент теперь сам задаёт правильные вопросы.
Успешность выросла с 14% до 91%, и это работает на уже существующих моделях — без дообучения.

🔄 Принцип:
1. Агент придумывает возможные решения.
2. Считает, какой вопрос сузит список максимально.
3. Задаёт только один лучший вопрос.
4. Фильтрует варианты и повторяет цикл, пока не найдёт ответ.

⚡ Зачем это нужно:
- Бизнесу → меньше ошибок, быстрее диагностика, точнее персонализация.
- Разработчикам → фреймворк можно использовать уже сегодня.
- Учёным → победа информационной теории: точные вопросы эффективнее любых эвристик.

#AI #Apple #Oxford #LLM #Agents

https://arxiv.org/pdf/2508.21184

BY Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека