ConvAI Innovations-ის დამფუძნებელი TypeSafe-ს მისი კვლევის გამოყენებაში ადანაშაულებს
Jev-like decision models are flooding the AI market, after researcher claims TypeSafe copied their research
წყარო: Toms Hardware. ქართული თარგმანი — შიკრიკი.

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Toms Hardware.
Jev და მისი ანალოგები გადაწყვეტილების მოდელებზე დაფუძნებული პროგრამული ინტერფეისებია, რომლებიც საკუთარ კოდში გამოიყენება. მათ კითხვებთან ერთად შეყვანის მონაცემები, მაგალითად, მომხმარებლის ონლაინშესყიდვების ტრანზაქციები მიეწოდება. ერთ-ერთი კითხვა შეიძლება იყოს, სურს თუ არა მომხმარებელს ნივთის დაბრუნება, რაზეც პასუხი „კი“ ან „არაა“. სხვა კითხვა შეიძლება არკვევდეს, რომელ ნივთს გულისხმობს მომხმარებელი და რამდენიმე შესაძლო პასუხს სთავაზობდეს. Jev-ის მსგავსი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი თითოეულ პასუხსა თუ ვარიანტს ალბათობას ანიჭებს. შემდეგ ეს მაჩვენებელი კოდში პირობითი ოპერატორებისთვის გამოიყენება. თავად კონცეფცია სრულიად ახალი არ არის, თუმცა მისი ასეთი პრაქტიკული გამოყენება ნამდვილად სიახლეა.
ერთი შეხედვით მარტივმა კონცეფციამ ინტერნეტის მნიშვნელოვანი ნაწილი აალაპარაკა, რადგან ის მეტად სასარგებლოა. ამასთან, სისტემა დიდი ენობრივი მოდელისთვის პირდაპირი პასუხის გაცემის იძულებასთან დაკავშირებულ ჩვეულ პრობლემებს გვერდს უვლის. სისტემა ტექსტს ტოკენების მიხედვით არ ქმნის, საუბარს არ აწარმოებს და დიალოგის ისტორიას ხელახლა არ იღებს. მას კონტექსტისთვის უზარმაზარი მოცულობის ინფორმაცია არ სჭირდება და საუბრისას ჰალუცინაციებსაც არ წარმოქმნის. ის მხოლოდ პირდაპირ მონაცემებს, ალბათობების სახით გასცემს. სისტემა კითხვებს პარალელურად პასუხობს, ამიტომ ძალიან სწრაფია. სტანდარტულ დიდ ენობრივ მოდელებთან შედარებით, მისი გამოყენებაც უკიდურესად იაფია.
TypeSafe-მა Jev-თან ერთად System One-ის არქიტექტურის მოკლე აღწერაც გამოაქვეყნა. რამდენიმე დღის შემდეგ მუკუნოთმა ბლოგში დაწერა: „Jev-ის არქიტექტურა ერთი წლის წინ შევქმენი“. მან მიუთითა arXiv-ზე გამოქვეყნებულ ნაშრომზე SalesRLAgent-ის შესახებ. ნაშრომში მან ალბათობის შეფასების მოდელის შექმნა აღწერა. დოკუმენტი 2025 წლის 30 მარტს გამოქვეყნდა. მასთან ერთად მუკუნოთმა მოდელის პარამეტრები და მონაცემთა ნაკრებიც გაავრცელა. მოგვიანებით მან სექტემბერში კიდევ ერთი ნაშრომი გამოაქვეყნა, რომელიც Jev-ის მუშაობის პრინციპს უფრო მეტად შეესაბამება.
მუკუნოთმა საკუთარ წერილში იმედგაცრუება გამოხატა. მისი თქმით, ყურადღების მიღმა დარჩა, „რადგან იდეა ერთი კონკრეტული სფეროსთვის შეიქმნა“. ეს ნიშნავს, რომ SalesRLAgent ერთი კონკრეტული პრობლემის მოსაგვარებლად შეიქმნა, ხოლო TypeSafe-მა Jev ზოგადი დანიშნულების გადაწყვეტილების ძრავად აქცია. კომპანიამ Jev სრულ, საკუთარ ინფრასტრუქტურაზე განთავსებულ პროდუქტად გამოუშვა. მას საკუთარი სერვერები, პროგრამული ინტერფეისი, დოკუმენტაცია, დეველოპერების კომპლექტები და ფასების სისტემა აქვს.
მიუხედავად ამისა, მუკუნოთმა განაცხადა, რომ მომხდარის გამო წყენის შენარჩუნება არ ისურვა. საბოლოოდ, დაახლოებით იმავე დღეს მან ღია კოდის Laya გამოუშვა. Laya არსებითად Jev-ის მსგავსი მოდელი და ინტერფეისია, რომლის გაშვებაც მომხმარებელს საკუთარ აპარატურაზე შეუძლია. მას მრავალი ენის მხარდაჭერაც აქვს. დაბნეულობას შესაძლოა ისიც ზრდიდეს, რომ TypeSafe-მაც და მუკუნოთმაც თავიანთ მოდელებს „System 1/One“ ტიპები უწოდეს. სავარაუდოდ, ეს დანიელ კანემანის წიგნს „Thinking, Fast and Slow“ უკავშირდება. წიგნში System 1 აზროვნების უფრო სწრაფ და ემოციურ რეჟიმს აღნიშნავს, ხოლო System 2 უფრო ნელ და ლოგიკურ აზროვნებას გულისხმობს.

'Unprecedented' Cyberattack cripples supermarket fridges across Europe as hackers activate automatic defrosting
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების ახალმა გზამ დიდი ინტერესი გამოიწვია და მის გავრცელებას ხელი ვერაფერმა შეუშალა. ამიტომ სფეროს მონაწილეებმა კონცეფცია გადაიღეს და საკუთარი სერვისები გამოუშვეს. Jev-ის გამოშვებიდან რამდენიმე კვირაში Microsoft Decision, OpenAI Decisions API და Fastino Glide გამოჩნდა. Cloudflare Clef და Perplexity Decider ღია პარამეტრებით გამოვიდა. ეს ნიშნავს, რომ საკმარისი სიმძლავრის შემთხვევაში, მათი გაშვება საკუთარ აპარატურაზეა შესაძლებელი. ღია კოდის პროექტებს შორისაა Amazon-ის Strands Decider 2B, Kev, Von, Jeff, jevlike, SemIf, OpenJev, NanoJev, Ollaya და მრავალი სხვა.
ამდენი პროექტის არსებობა მათი საერთო საფუძვლით აიხსნება. პროექტების უმეტესობა, მათ შორის კომერციულიც, უკვე არსებულ მსუბუქ მოდელს იყენებს. ეს მოდელი თითქმის ყოველთვის Alibaba-ს ღია კოდის Qwen-ის რომელიმე ვარიანტია. შემდეგ მას ემატება დამატებითი შრეები, რომლებიც შეყვანის, გამოტანისა და გადაწყვეტილების მიღების პროცესს აყალიბებს. მუკუნოთის Laya, Qwen-ის მსგავსი დიდი ენობრივი მოდელის ნაცვლად, მხოლოდ კოდირების ნაწილზე დაფუძნებულ Bert-ის ოჯახის მოდელებს იყენებს. მიუხედავად ამისა, ალტერნატივების ასეთი სწრაფი გამოჩენის გათვალისწინებით, ადვილი წარმოსადგენია, რომ ბევრმა მათგანმა მუკუნოთის ნაშრომიდან ზოგიერთი იდეა მაინც გადაიღო.
თემებიდანიელ კანემანინანდაკიშორ მუკუნოთიAlibabaAmazonConvAI InnovationsMicrosoftOpenAITypeSafeJevLaya
შეადარე თარგმანი გამოცემის ორიგინალურ ტექსტს.
გამოქვეყნდა 13 ოქტომბერი, 2026

Dev used AI agents and more than 500 billion tokens to rebuild Call of Duty: Modern Warfare 2's source code

Redditor unknowingly buys stolen rental PC, and it gets remotely blocked by rental firm

Kryptodiebe verkaufen Hardware-Wallets mit heimlicher eSIM

Meta has some Wonder Full new AI models

AMD unveils Helion racks for AI agents at OCP summit
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.