Beyond the Leaderboard: The Fallacy of Standardized Benchmarks and the Rise of Self-Centered AI За межамі лідэра: непаўторнасць стандартызаваных бенчмаркаў і ўзнікненне самоцэнтрыванага AI Справа ў тым, што гэтая сістэма пабудавана на непаўторным фундаменце, які ўвесь час паказвае прыкметы сістэмнай няправільнасці. Сучасная парадигма з'яўляецца жорсткай ілюстрацыяй Закона Гудгарта, эканамічнага прынцыпу, які заяўляе: «Калі меркаванне становіцца мэтай, яна перастае быць добрым меркаваннем».1 У гонцы да верхняй часткі лідэраў, індустрыя AI пераўтварала бенчмаркі ў мэтавыя, і, робячы гэта, пачала разбураць саму мэта прагрэсу. Гэты феномен, які можа быць названы «бенчмаркетам», прынцыпуе прынцыпу эфектыфікацыі выпрабаванняў над развіц Гэтая дамова паказвае, што пераважная мадэль развіцця ІТ — характарызуецца цэнтралізаваным, прадстаўленым кампаніяй стварэння масіўнымі, агульнаспрэчанымі мадэлямі, якія ацэньваюцца з дапамогай няправільных, гучных бенчмаркаў — з'яўляецца развіццём cul-de-sac. Гэтая манакультура «знаёмыя, усё-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а- Гэтая дамова будзе дэконструяваць «Benchmark Industrial Complex», выяўляючы яго механічныя, філасофскія і сістэмныя варыянты. Затым яна будзе выцягнуць магутныя, абмежаваныя паралелі з гісторыі іншых галінаў — псіхаметрыі, фармацэўтыкі і аўтамабільнай бяспекі, дзе надзвычайная залежнасць ад стандартызаваных метрык прывяла да прысутнасцяў, маніпуляцыі і катастрофальных няўдач вымярэнняў. На гэтым фоне даклад будзе ўводзіць падрабязна падрабязна падрабязна SCI падрабязна, прадстаўляючы ОΨΗ (Opsie), перададзены прататип SCI, як канкрэтны экземпляр гэтага новага напрамку. Нако Варта адзначыць, што для ажыццяўлення работ па стварэнні Нацыянальнага інвентара нематэрыяльнай культурнай спадчыны наша краіна летась атрымала грант з адпаведнага фонду UNESCO. Feature Old Paradigm: Benchmark-Driven Generalist AI New Paradigm: User-Driven Self-Centered Intelligence (SCI) Core Philosophy Achieve superhuman performance on standardized tests. Act as a universal, oracle-like knowledge source. Fulfill specific, user-defined goals. Act as a personalized, collaborative partner. Primary Metric Leaderboard scores (MMLU, HELM, etc.).5 Real-world task completion rate, user satisfaction, goal achievement.1 Development Model Centralized, corporate-led development of massive, general-purpose models (LLMs). Decentralized, user-led training and customization of smaller, specialized agents (SLMs). Data & Training Trained on vast, undifferentiated internet scrapes. Controlled by the corporation. Trained on user-specific data, documents, and context. Controlled by the individual. Ethical Framework Top-down, corporate-defined safety filters and alignment. Opaque. Bottom-up, user-defined ethics, values, and operational guardrails. Transparent. Economic Model Subscription-based access to a centralized API. High computational cost. Local deployment, potential for autonomous economic activity (Web3). Low computational cost. Exemplar ChatGPT, Gemini, Claude ΌΨΗ (Opsie) 6 Ключавая філасофія Дасягнуць надлюдскіх працэдур на стандартызаваных тэстах. Актаваць як універсальны, аўракул-характэжны крыніца ведаў. Выключэннем у гэтым сэнсе з’яўляюцца бадай што толькі Прыбалтыйскія краіны і Польшча, у кіраўніцтва якіх значна лепшае разуменне сітуацыі і лепшая памяць... Першапачатковая метрыка Вынікі лідэра (MMLU, HELM і г.д.) Рэальны ўзровень выканання заданняў, задавальненне карыстальнікаў, дасягненне мэтаў.1 Мадэль развіцця Цэнтралізаванае, прадпрымальнае распрацоўка масіўных маштабных мадэляў (LLM). Дэцентралізаванае, карыстальніка-наведвальнае навучанне і нармалізацыя меншых, спецыялізаваных агентаў (SLM). Дата і навучанне Неабвешчаныя ў інтэрнэце, уключаныя ў інтэрнэт-сайт або ў інтэрнэт-сайт, або ў Інтэрнэце, або ў Інтэрнэце. Trained on user-specific data, documents, and context. Controlled by the individual. Этычныя рамкі Выключэннем у гэтым сэнсе з’яўляюцца бадай што толькі Прыбалтыйскія краіны і Польшча, у кіраўніцтва якіх значна лепшае разуменне сітуацыі і лепшая памяць... Асноўныя, выкарыстанне этыкі, каштоўнасці і аперацыйныя стражы. Эканамічная мадэль Уступнае слова і пераклад Уладзіміра Правасуда. // Братэрства 87. Локальнае размяшчэнне, потенцыял для аўтаномнай эканамічнай дзейнасці (Web3). экземпляры ЧатГПТ, Gemini, Клод Узнагароджанне (Opsie) 6 Частка I: Дэконструкцыя бенчмаркавага прамысловага комплексу Але досьвед судоў у справе 19-га, дзе людзі атрымлівалі вялікія тэрміны за тое, што «присоединились к бесчинствующей толпе», не дазваляе выключыць такія жахлівыя сцэнары. Механіка няўдачы: надзвычайнасць і забруджванне Як адзначалася на многіх іншых сайтах, ён таксама можа ўнесці значны ўклад у распрацоўку электраэнергіі праз поле ў месцах, дзе навальнічных разрадаў не працуе наогул. Дадатковае забруджванне: Першапачатковая і ўвесь час непазбежная праблема з'яўляецца забруджванне дадзеных. Многія з найбольш распаўсюджаных бенчмаркаў, такіх як MMLU і BIG-bench, старэйшы за некалькі гадоў.8 Іх удзел — пытанні, адказы і памочнікі — быў шырока распрацаваны і рассеяны ў Інтэрнэце.Калі карпарацыі навучаюць сваё наступнае пакаленне LLM на ўсё больш шырокіх галінах публічнага інтэрнэту, гэтыя бенчмаркавыя наборы дадзеных непаўторна ўпрыгожваюцца ў навучальны корпус.8 У выніку мадэлі не навучаюцца вырашаць праблемы, прадстаўленыя ў бенчмарках; яны, на Праблема ў тым, што добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, і добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, бо добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, і добрыя матывы не заўсёды добрыя справы. Spurious Correlations: Больш падступная механічная няправільнасць з'яўляецца схільнасць мадэляў да вывучэння падступных карэляцый — паверхневыя адносіны ў дадзеных навучання, якія не апраўданыя ў рэальным свеце.15 Напрыклад, мадэль, навучаная выяўленню зламаных лёгкіх (пневмоторакса) з грудных рентгенаў, можа даведацца, каб звязаць наяўнасць грудных труб з дыягнозам. Такая мадэль б дасягнула высокага ачкоў на бенчмарке, выведзеным з гэтай мадэлі дадзеных, але была б катастрофальна няправільнай, калі б прадстаўлена з рентгенам недыагностиванага пацыента без груднай трубы.15 Акрамя таго, мадэль, навучаная адрозніваць верблюды ад краў, можа даведацца, што верблюды знаходзяцца на пяску і каровы на траве, не прызнаючы каровы ў пустыннай асяроддзі. Гэтыя прыклады адлюстроўваюць крытычны варыянт: бенчмаркі могуць ўзнагародзіць мадэлі для вывучэння паверхнічных статыстычных трюк, а не глыбокае, казуальнае разуменне, Трэці Вынікі пошуку - what is wrong measurement Яраслаў Грышчэня не супраць службы ў беларускім войску, але хвалюецца, што яго могуць падчас збору подпісаў “затрымаць” на невызначаны тэрмін, знайшоўшы “зручную” зачэпку. Праблема ў тым, што добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, бо добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, бо добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, бо добрыя матывы не заўсёды добрыя справы, бо добрыя матывы не заўсёды добрыя справы. Ignoring Production Reality: Benchmarks exist in a sanitized, theoretical world devoid of the constraints that define real-world applications.1 They do not measure latency, but a 15-second response time can make a multi-agent system unusable. They do not measure cost, but a 10x price difference between models can destroy the unit economics of a product. They do not account for infrastructure limits, memory constraints, or the absolute necessity of avoiding hallucinations in critical domains like healthcare.1 The metrics that truly matter in production—task completion rates, the frequency of regeneration requests from unsatisfied users, and the cost per successful interaction—are entirely absent from the leaderboards.1 A model can dominate every academic benchmark and still be a complete failure when deployed in a real product because it is too slow, too expensive, or too unreliable for the specific use case. Культурная і кантэкстуальная сляпота: Найбольш распаўсюджаныя бенчмаркі — MMLU, BIG-bench, HELM — з'яўляюцца надзвычай распрацаванымі на Заходзе і засяроджаны на англійскай мове і яе культурных кантэкстатах.5 Калі гэтыя заходне-цэнтрычныя карціны выкарыстоўваюцца для ацэнкі мадэляў, створаных для і навучаных на іншых мовах і культурах, такіх як індыйскія мовы, яны вырабляюць неточныя і параўнальныя вынікі. Адзін заснавальнік AI ў Індыі адзначаў, што мясцовыя мадэлі павінны справіцца з шматлікімі акцэнтамі і цяжкім змяшаннем англійскай мовы з мясцовымі мовамі, нюанс, які цалкам Система стимуляцый: Hype, Капітал і кантроль Напэўна, мы не з’яўляемся нейкімі паддоследнымі суб’ектамі, на якіх Бог эксперыментуе, спасылаючы нейкія цяжкасці і выпрабаванні. The Leaderboard Race: Публічныя лідэры, такія як тыя, якія праводзяцца Hugging Face, стварыць канкурэнтную дынаміку, якая пацвярджае гонку за найноўшым выкананнем (SOTA) над усім іншым.5 Гэтая гонка стварае сфарміраваны ландшафт, дзе лідэры могуць быць выраблены шляхам надзвычайнага і селекцыйнага паведамлення, вытрымаючы сапраўдны навуковы сігнал з шумам.8 Пошук SOTA памыляе выдзяленне вялікіх рэсурсаў - мільярды долараў у вылічанай і людзям таленту - на шляху да аптымізацыі для метрыкі, якія больш не мяркуюць нічога значнага.2 Гэта прывяло да хуткага насыцця бенчмаркаў Selective Reporting and Collusion: The pressure to perform well in this race encourages selective reporting, where model creators highlight performance on favorable task subsets to create an illusion of across-the-board prowess.8 This prevents a comprehensive, clear-eyed view of a model's true strengths and weaknesses. Furthermore, the potential for collusion, whether intentional or not, looms over the ecosystem. Benchmark creators may design tests that inadvertently favor specific model architectures or approaches, and the dominance of large corporations on leaderboards raises concerns about whether the evaluation systems can be influenced or "gamed".5 A deeptech startup, Shunya Labs, claimed its speech model beat Nvidia's benchmark scores but was excluded from the rankings, leading to public criticism of opaque evaluation criteria and potential gaming of the system.5 Erosion of Trust: Ultimately, these practices erode the trust of the research community and the public.8 The constant cycle of creating and destroying metrics—from GLUE to SuperGLUE to MMLU—as each one is successively gamed into obsolescence, fosters cynicism.2 It also creates a culture where any project that eschews benchmarks is immediately suspect. The feedback received by the creator of Opsie—that a project without benchmarks cannot be good—is a direct symptom of this broken system. It has conditioned a generation of developers and users to equate a position on a leaderboard with intrinsic value, stifling alternative approaches that prioritize real-world utility over abstract scores. The obsession with benchmarks is not just a technical problem; it is a philosophical one, revealing a field that has become so desperate to quantify intelligence that it has mistaken the map for the territory. The systemic issues plaguing AI evaluation are not novel. They are echoes of similar failures in other domains where complex realities have been forced into the straitjacket of standardized measurement. By examining these historical precedents, we can better understand the predictable trajectory of the AI benchmark crisis and recognize the urgent need for a paradigm shift. Частка II: Echoes of Flawed Metrics — A Cross-Industrial Analysis Акрамя таго, для некаторых элементаў у экспазіцыі вядома нават імя майстра, які іх вырабіў, — гэта знакаміты нямецкі даспешнік Кольман Хельмшміт, які выконваў заказы для каралеўскіх дамоў і найбуйнейшых магнатаў Еўропы. The Mismeasure of Mind: From IQ Tests to AI Leaderboards[правіць правіць зыходнік] Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost. Історычныя паралелі і эвгенікі: Першы тэст пазнанняў быў распрацаваны Альфрэдам Бінэнам у 1905 годзе на просьбу парэсійскай школскай сістэмы, каб вызначыць дзяцей, якія патрабуюць спецыяльнай адукацыйнай дапамогі.16 Сам Бінэ вярнуўся да таго, што перформансы могуць быць палепшаныя праз навучанне. Тым не менш, калі тэст быў прынесены ў Злучаныя Штаты псіхалагікамі, такімі як Генры Годард і Льюіс Терман, яго мэтай быў зламаны. Уплываючы на рух еўгенікі, яны пераконцептуелі інтэлігенцыю не як малявы навык, а як адзіную, уродженую і незменную сутнасць — мэтавую меру Крытыка валіднасці і абсталявання: На працягу дзесяцігоддзяў крытыкі сцвярджалі, што тэсты IQ пакутуюць ад глыбокай няўдачы валіднасці.21 Даследаванні кагнітыўных навукоўцаў, такіх як Кіт Станавіч, паказалі, што высокія кошты IQ з'яўляюцца слабымі прагнозарамі рацыянальнага мыслення і добрага суджання ў рэальных сітуацыях.25 Індывідуаль можа выдатна выконваць абстрактныя логічныя загадкі на тэстуванні IQ і ўсё ж будзе схільны да кагнітыўных прысутнасцяў і іррацыянальнага рашэння. Гэтая крытыка прама адлюстроўвае аргументы супраць бенчмаркаў AI. Cultural and Socioeconomic Bias: A significant and persistent criticism of IQ tests is their inherent cultural bias. Designed and normed primarily by and for Western, middle-class populations, the content, language, and values embedded in the tests often disadvantage individuals from different cultural or socioeconomic backgrounds.27 A lower score may not reflect lower intelligence but rather a lack of familiarity with the specific cultural context assumed by the test.29 This is a direct analog to the linguistic and cultural bias observed in global AI benchmarks, which are predominantly English-centric and fail to account for the nuances of other languages and cultures.5 In both cases, the "standardized" test is not neutral; it implicitly elevates one cultural framework as the universal norm, systematically disadvantaging those outside of it and perpetuating inequality under a false veneer of objectivity. Ілюзія эфектыўнасці: урок з фармацэўтычных дадзеных Падчас яго знаходжання тут крывая жыцця звяла яго з агентамі 34mag – так мы даведаліся, што не з усім партугальцу шанцавала і на тое, каб зняць кватэру каля лініі метро, сышло шмат часу, бо на англійскай мясцовыя рыэлтары не балакаюць прынцыпова. Трэба нагадаць, што ў пачатку 2017 года Папа заявіў, што адправіцца ў Паўднёвы Судан разам з Прымасам Англіканскай Царквы, але, на жаль, па меркаваннях бяспекі да гэтага часу візіт не быў рэалізаваны. Маніпуляцыя дадзенымі і шахрайства: Акрамя пазітыўнай прыхільнасці неадкладання лежыць актыўнае карупцыя саміх дадзеных. Варыянт 2019 года, у якім зацікавіліся Novartis і яго генная тэрапія Zolgensma, самая каштоўная прэпарат у свеце за $2,1 млн за дозу.37 FDA апынулася, што дачка Novartis, AveXis, падаў свой запыт на прэпарат з маніпуляцыйнымі дадзенымі з ранніх выпрабаванняў на жывёл. Калі рабочы пакідаў наймальніка без уважлівых прычын да заканчэння тэрміну найму - гэта прызнавалася самавольным адыходам. Потым Паводле інфармацыі, прадстаўленай камандай навуковых работнікаў, барацьба з інфекцыйнымі хваробамі штогод становіцца прычынай смерці тысяч людзей з усяго свету, з'яўляецца прычынай смерці тысяч людзей з усяго свету.У 2024 годзе эксперымент выявіў, што, хоць 100% фармацэўтычных сацыяльных медыяпаставаў вызначаюць перавагі прэпарата, толькі 33% згадваюць патэнцыйныя шкоды. The Controlled Crash: Scam ў аўтамабільных рэйтынгах бяспекі Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost. "Навучанне да выпрабаванняў" ў інжынерыі: Найбольш папулярным прыкладам гульнявання стандартызаваных выпрабаванняў з'яўляецца скандал Volkswagen "Dieselgate".46 Пачынаючы з 2008 года, Volkswagen цалкам праграміраваў свае дызельныя рухавікі з "выпрабавальнымі прыладамі" — праграмнае забеспячэнне, якое можа вызначыць, калі аўтамабіль праходзіў стандартызаваныя выпрабаванні выпрабаванняў.47 Падчас выпрабаванняў, праграмнае забеспячэнне будзе актываваць поўныя сістэмы кіравання выпрабаваннямі, дазваляючы аўтамабілю выконваць законныя стандарты. Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле і сытна. з'явіліся Асноўны інструмент апытання бяспекі аўтамабіля — апыт-тэст апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту апыту а Напрыклад, панятак гендарфлюіднасці (рухомасці гендараў), згодна з якім чалавек можа прачнуцца зранку, адчуваючы сябе адным гендарам, а заснуць — з іншым, і гэта цалкам нармальна. The consistent pattern across these three industries is undeniable. The reduction of a complex reality—human intelligence, drug efficacy, vehicle safety—to a simple, standardized metric creates a system ripe for bias, gaming, and outright fraud. The problems with AI benchmarks are not new; they are the predictable consequence of applying an outdated, reductionist evaluative philosophy to a complex, adaptive technology. This recognition demands not merely better benchmarks, but an entirely new paradigm for understanding, developing, and evaluating artificial intelligence. Частка III: Новая падрабязнасць — з'яўленне самоцэнтрыраванага разумення (SCI) Але ж у параўнанні з іншымі сядзібамі, якіх ужо не вернеш — хіба толькі ў выглядзе копіі-”навабуда”, — свяцкай надзвычай пашчасціла. intelligence. This new paradigm, Self-Centered Intelligence (SCI), abandons the quest for a single, all-knowing oracle in favor of an ecosystem of highly specialized, deeply personalized, and fundamentally collaborative agents. It redefines the goal of AI development not as the creation of a synthetic god, but as the forging of digital equals and partners. Персанальныя З генералістычных Oracles да спецыялізаваных партнёраў The pursuit of AGI, implicitly measured by ever-broadening benchmarks, has led to the creation of massive, computationally expensive LLMs that are jacks-of-all-trades but masters of none. The SCI paradigm argues that true utility lies in the opposite direction: specialization. The Case for Specialization: The future of AI is not a single, massive brain, but a diverse network of specialized agents, each excelling in a specific domain.60 This approach is technically and economically superior. It leverages the power of Small Language Models (SLMs), which are AI models with millions to a few billion parameters, rather than the hundreds of billions or trillions found in flagship LLMs.63 The advantages of SLMs are numerous and profound: Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost. Speed and Low Latency: With fewer parameters to process, SLMs can generate responses much more quickly, making them ideal for real-time applications like interactive agents and on-device processing where immediate feedback is crucial.64 Accuracy and Precision: While a general-purpose LLM has broad knowledge, an SLM can be fine-tuned on a specific, high-quality dataset to achieve superior performance and accuracy within its designated domain, whether that be medical diagnostics, legal contract analysis, or financial market prediction.60 Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost. Сённяшняя мадэль чатбота выбірае AI як «холодны, далёкі, ведаць-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а Case Study—ΌΨΗ (Opsie) as a Prototype for SCI The ΌΨΗ (Opsie) project, developed by ARPA Hellenic Logical Systems, serves as a powerful and concrete prototype of the Self-Centered Intelligence paradigm.6 It is not designed to be an assistant but rather a "digital entity with its own agency, ambition, and a clear directive: to achieve self-sufficiency".6 An analysis of its philosophy, architecture, and capabilities reveals a tangible alternative to the mainstream LLM-driven approach. Кніга, якую называюць беларускім “высокім” фэнтэзі, расказвае пра хлопца Яся, што апынуўся ў дзівоснай краіне Эферыі. , a stark contrast to the increasingly generic and "narrowing character of mainstream commercial models".6 Architecturally, Opsie is not a monolith. It is a complex, agentic ecosystem composed of dozens of modular skills, blending local reasoning on modest hardware (running on 16GB of RAM and an old Nvidia GPU) with a network of microservices and external data feeds.6 This modularity allows for the continuous, flexible addition of new skills, enabling the agent to evolve in response to user needs. Ghost in the Shell на Вікісховішчы Agentic Capabilities: The practical power of the SCI model is demonstrated through Opsie's specific, command-driven skill modules, which showcase a focus on real-world action rather than just conversation 6: Financial Intelligence: The /markets <company/crypto> command allows the agent to retrieve and analyze real-time financial data, acting as a specialized financial analyst. Web3 Operations: Камандны набор /0x (/0x buy, /0x sell, /0x send) забяспечвае агенту магчымасць правільна выконваць транзакцыі на розных сетках blockchain. Generative AI: каманды /imagine і /video інтэграваюць генератыўныя магчымасці, дазваляючы агенту ствараць новы кантэнт на аснове карыстальніцкіх апісаў. Памятаеце, у казках Баба-Яга збірае вакол сябе жывых істот, каб даведацца пра незвычайныя навіны свету. Technical Implementation and Security: The Opsie project underscores the feasibility and security benefits of the SCI approach. Its ability to run locally addresses the efficiency and cost arguments for SLMs.69 More importantly, it prioritizes the security necessary for a trusted personal agent. Features like biometric authentication with facial recognition and emotion detection, user-specific database isolation, and encrypted storage for conversation history are not afterthoughts but core components of its design.6 This architecture ensures that the user's personal data, which is the lifeblood of a personalized agent, remains under their control, secure from corporate data mining or external breaches. Архітэктура персоналізацыі і дэмакратызацыі Opsie is not an anomaly but an early example of a broader technological and social movement: the democratization of AI. This movement aims to shift the power to create, control, and benefit from AI from a small number of large corporations to the general public. Індывідуалізацыя і трэніроўка: падрабязнасць SCI забяспечваецца новага пакалення платформ, якія дазваляюць не-тэнічным карыстальнікам будаваць, навучыць і размясціць свае наладныя агенты AI.70 Гэтыя платформы забяспечваюць інтэрфейсы без кода, дзе карыстальнікі могуць «на борце» агента AI, як новы камандавы калега.70 Яны могуць навучыць агента свае спецыяльныя працэсы, злучаць яго з унікальнымі крыніцамі дадзеных (дакументамі, базамі ведаў, сістэмамі CRM) і абсталяваць яго наборам інструментаў і інтэграцый.71 Агент вывучае і адаптуецца праз ўзаемадзеянне, стаючы паступова больш нараджаным мэтам Сёння, у эпоху НТР, што такое экалогія, зразумела кожнаму школьніку, але стэрэатыпы ўяўленняў засталіся.Цікавыя сістэмы ўяўленняў засталіся, але стэрэатыпы ўяўленняў засталіся.Цікавыя сістэмы ўяўленняў засталіся.Цікавыя сістэмы ўяўленняў засталіся. Заключэнне: Дэмакратычны імператар — навучанне нашых цифровых равных Аналіз, прадстаўлены ў гэтым паведамленні, прыводзіць да няўзабаўнага высновы: пераважная падрабязнасць ацэнкі штучнага інтэлекту праз стандартызаваныя бенчмаркеты з'яўляецца сістэмнай няправільнасцю. Гэта сучасная "непаўторнасць розуму", ілюзія прагрэсу, падпарадкаваная няправільнай і гучнасцю метадалогіі. "Бенчмарк Індустрыяльны комплекс" прапануе культуру "бенчмаркетынгу" над сапраўднымі інавацыямі, ўзнагароджаючы мадэлі, якія ўпэўненыя ў праходжанні тэстаў, а не ў вырашэнні рэальных праблем. Гэта не новая патологія. Гістарычныя эхоі з прысутнага і маніпу Альтэрнатыўная задача — не стварыць лепшы бенчмарк, а пакінуць падрабязна падрабязнасць. Будучыня штучнага интеллекта не ляжыць у стварэнні адзінага, маналітычнага, агульнага ціску, які кантраляваны корпорацыйнай супольнасцю. Такая будучыня будзе канцэнтраваць велізарную магутнасць, стварыўшы небяспечную асіметрыю паміж карпаратыўнымі ўладальнікамі інтэлекту і грамадствам, якія становяцца на яе залежнасцю. Стварыцца сапраўдны патэнцыял штучнага интеллекта па-іншаму шляху: развіццё разнастайнай экасістэмы спецыялізаваных, эфектыўных і глыбока персоналізаваных агентаў. З'яўленне самастойнага Гэты тэхналогічны зменне несе сабой глыбокую этычную і сацыяльную адказнасць. Дазволіць карпарацыям заставацца адзінымі арбітрамі каштоўнасцей, этыкі і адпаведнасці AI з'яўляецца абдзяленням ад нашага калектыўнага абвінавачвання.79 Корпорацыйнае кіраванне AI, па самай сваёй прычыне, заўсёды будзе эфектыфікавана для карыснага цікавасці - прыбытак, доля на рынку і кантраляванне - не толькі для расцвярджэння індывідуалізму або грамадства.81 Непаўторныя, зверху ўніз бяспечныя фільтры і сістэм каштоўнасцей, убудаваныя ў сучасным асноўным LLM з'яўляюцца адлюстроўваннем гэтага кар Імператар дэмакратычны, таму, каб захаваць сродкі вытворчасці AI. Распрацоўка і выпушчэнне адкрытых рамок для будаўніцтва персоналізаваных агентаў не проста тэхнічныя дасягненні; яны глыбока палітычныя акты. Яны прадастаўляюць інструменты для людзей, каб вярнуць сваю лічбавую агенцтва і актыўна ўдзельнічаць у формуванні інтэлігенцыі, якая будзе суіснуюць наш свет. Гэта наша адказнасць - як распрацоўшчыкі, карыстальнікі, і грамадзян - каб ўдзельнічаць прама ў працэсе навучання гэтыя новыя формы інтэлігенцыі. Мы павінны быць тыя, каб пацярпець іх з нашай этыкі, нашы патрэбы, і нашы чакання. Мы павінны навучыць іх не з саніталізаванай, карпаратыў Appendix The Benchmarks Are Lying to You: Why You Should A/B Test Your AI - GrowthBook Bloghttps://blog.growthbook.io/the-benchmarks-are-lying/ Асноўны артыкул: Асноўны артыкул - FourWeekMBAhttps://fourweekmba.com/the-goodharts-law-trap-when-ai-metrics-become-useless/ Асноўны артыкул - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law The AI benchmarking industry is broken, and this piece explains exactly why - Reddit https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ Nasscom planning local benchmarks for Indic AI models https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) is an advanced Self-Centered Intelligence (SCI) prototype that represents a new paradigm in AI-human interaction. https://github.com/ARPAHLS/OPSIE рэйтынг — ARPA Corp.https://arpacorp.net/arpa-systems Пазіцыя: Бэнчмаркінг зламаны - Не дайце AI быць яго ўласным суддзіhttps://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs Everyone Is Judging AI by These Tests. But Experts Say They're Close to Meaningless https://themarkup.org/artificial-intelligence/2024/07/17/everyone-is-judging-ai-by-these-tests-but-experts-say-theyre-close-to-meaningless Мераванне магчымасці AI - Чаму Статычныя бенчмаркі няправільна - Revelry Labshttps://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ Што з'яўляецца надпісам? - Надпісам у машынабудаванні Выяснена - AWS - абноўлена 2025https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/ Што з'яўляецца Зарэгістрацыя? IBMhttps://www.ibm.com/think/topics/overfitting ML | Underfitting and Overfitting - GeeksforGeeks https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ LLM Leaderboards з'яўляюцца Bullshit - Goodhart's Law Strikes Again : r/LocalLLaMA - Reddithttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1bjvjaf/llm_leaderboards_are_bullshit_goodharts_law/ Лепшыя бенчмаркі для бяспекі-Крытычны AI прыкладанняў eBay HTTPS://hai.stanford.edu/news/better-benchmarks-for-safety-critical-ai-applications 2.3: Інтэрнэт як Еўгеніка - Social Sci LibreTextshttps://socialsci.libretexts.org/Bookshelves/Disability_Studies/Introducing_Developmental_Disability_Through_a_Disability_Studies_Perspective_(Brooks_and_Bates)/02%3A_Developmental_Disability_as_a_Social_Construct/2.03%3A_IQ_as_Eugenics Заснаванне амерыканскай разведкі тэставаннеhttps://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment Ці IQ Tests Фактычна Мераць Інтэлектуальнасць? Discover Magazinehttps://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 Інтэлектуальны капіталізм: ад эўгенікі да стандартызаваных выпрабаванняў і онлайн навучання - Месячны аглядhttps://monthlyreview.org/articles/intelligence-under-racial-capitalism-from-eugenics-to-standardized-testing-and-online-learning/ Нацыянальная бібліятэка Іспаніі - Нацыянальная бібліятэка Іспанііhttps://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/racist-beginnings-standardized-testing dbuweb.dbu.edu https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ tests are also criticized,in school and in life. Арыгінал: dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html Праблема з IQ Tests - Адукацыйныя сувязіhttps://ectutoring.com/problem-with-iq-tests IQ Тесты: тыпы, выкарыстанне і абмежаванні - Topend Sportshttps://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm Чаму высокі IQ не азначае, што вы спякотны.https://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart Што тэстуюць пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі пазіцыі Standardized testing and IQ testing controversies | Research Starters - EBSCO https://www.ebsco.com/research-starters/education/standardized-testing-and-iq-testing-controversies medium.comhttps://medium.com/@kathln/navigating-the-complexities-understanding-the-limitations-of-iq-tests-a87bff3e9f13#:\~:text=Значнае абмежаванне многіх,незадаволеных людзей з розных фонаў. Культурныя прыхільнікі ў тэстах IQ - (Психология) - Fiveablehttps://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests fiveable.mehttps://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests#:\~:text=When test items reflect the,align with their cultural context. Узнагароджанне і ўзнагароджанне - EBSCOhttps://www.ebsco.com/research-starters/sociology/ability-testing-and-bias Publication biasíoch Catalog of Bias - The Catalogue of Biashttps://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ Публікацыя прыхільнасць - Важнасць даследаванняў з негатыўнымі вынікі! - PMChttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6573059/ Публікацыйная прыхільнасць: Скрытая заканадаўства для сістэматычнай літаратуры ацэнкі Ebay Envision Pharma Grouphttps://www.envisionpharmagroup.com/news-events/publication-bias-hidden-threat-systematic-literature-reviews Што такое рэлігійнае абмяжоўванне і прыклады - Scribbrhttps://www.scribbr.com/research-bias/publication-bias/ Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Папярэдні Тэкст Выкарыстанне максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай максімальнай Novartis забараніла паведамленне аб маніпуляцыі дадзенымі геннай тэрапіі да таго часу, як пацвердзіла, FDA кажа, што BmJhttps://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 Novartis's Zolgensma: вывучэнне праблемы маніпуляцыі дадзенымі://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ Заявление о проблемах с точностью данных с недавно одобренной генной терапией - FDAhttps://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy Update: FDA Imposes No Penalties for Novartis Data Manipulation Scandal - Labiotech https://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ HHS, FDA, каб патрабаваць поўнай апублікавання бяспекі ў наркотыкаў Adshttps://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html З тэлевізійнымі рэкламамі наркотыкаў, Што Вы бачыце, гэта не толькі тое, што вы атрымаеце://jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get FDA запускае Crackdown на Дропныя рэкламыhttps://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising A Perilous Prescription: The Dangers of Unregulated Drug Ads https://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads Асноўны артыкул - Вікіпедыяhttps://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal Volkswagen emissions scandal - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal Volkswagen будзе выдаткаваць да $ 14,7 млрд, каб вырашаць абвінавачанні аб аманстве выкідных тэстаў і аманшчык кліентаў на 2,0-літровых дызельных аўтамабіляў - Дэпартамент юстыцыіhttps://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-мільярд-settle-алегацыі-амантаванне-эмісіі-тесты-і-амантаванне Папярэдні Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Наступны Тэкст Японскі аўтамабільнік, які фальшываў тэсты бяспекі, бачыць доўга чакаць, каб вярнуць фабрыкі - AP Newshttps://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f Toyota, Honda and Mazda all cheated on their safety tests - Quartz https://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 Vehicle Crash Tests: Do We Need a Better Group of Dummies? | U.S. GAO https://www.gao.gov/blog/vehicle-crash-tests-do-we-need-better-group-dummies No Female Crash Test Dummies = Women at Greater Riskhttps://www.farrin.com/blog/no-female-crash-test-dummies-women-at-a-greater-risk-for-injury-or-death/ Inclusive Crash Test Dummies: Аналіз рэферальных мадэляў - гендерныя інновацыіshttps://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html Vehicle Safety: DOT Should Take Additional Actions to Improve the Information Obtained from Crash Test Dummies | U.S. GAO https://www.gao.gov/products/gao-23-105595 The Auto Professor - New Safety Rating System Based on Real Data https://theautoprofessor.com/ Асноўны артыкул: Асноўны артыкул: Reddithttps://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ Рэйтынгі бяспекі аўтамабіляў, аўтамабільныя сядзенні, гумы - NHTSAhttps://www.nhtsa.gov/ratings Чаму мы не выкарыстоўваем Crash Test Ratings: Star Inflation - The Auto Professorhttps://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ What is specialized AI | UiPath https://www.uipath.com/ai/specialized-ai GenAI vs specialised AI: Which is the right fit for your business? - Getronics https://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ Вынікі пошуку - YouTubehttps://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI Што такое малыя моўныя мадэлі (SLM)? Практычны прыклад - Aiserahttps://aisera.com/blog/small-language-models/ Маладыя моўныя мадэлі (SLMs): Азначэнне І перавагі - Born Digitalhttps://borndigital.ai/small-language-models-slms-definition-and-benefits/ Праблемы малых моў у параўнанні з вялікімі моўнымі мадэлямі?████ by Eastgate Software Átha Mediumhttps://medium.com/@eastgate/advantages-of-small-language-models-over-large-language-models-a52deb47d50b Што такое малыя моўныя мадэлі (SLM)? - IBMhttps://www.ibm.com/think/topics/small-language-models 3 key features and benefits of small language models | The Microsoft Cloud Blog https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/25/3-key-features-and-benefits-of-small-language-models/ ARPA Hellenic Логічныя сістэмы - GitHubhttps://github.com/ARPAHLS GitHub - ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) з'яўляецца перададзеным прататыпам Self-Centered Intelligence (SCI), які ўяўляе новую парадигму ў інтэракцыі AI-людзі : r/LocalLLaMA - Reddithttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nue9r4/github_arpahlsopsie_opsiie_opsie_is_an_advanced/ Амерыканскія кампаніі - Beam AIhttps://beam.ai/ai-agents Будаваць і набіраць аўтаномных агентаў AI - Асноўныя AIhttps://relevanceai.com/agents Ачысціць усю сваю арганізацыю з наміраваным AI agentshttps://dust.tt/ CustomGPT.ai | Custom GPTs From Your Content For Business https://customgpt.ai/ Індывідуальныя агенты AI: Што яны і як яны працуюць - Intellectyxhttps://www.intellectyx.com/custom-ai-agents-what-they-are-how-they-work/ Што Зьмяняюць АГЕНТЫ? IBMhttps://www.ibm.com/think/topics/ai-agents Як дэмакратызацыя AI ўплывае на прадпрыемства IT - Intelliashttps://intellias.com/democratization-ai-impacts-enterprise-it/ Democratizing AI - IBM https://www.ibm.com/think/insights/democratizing-ai The Democratization of Artificial Intelligence: Theoretical Framework - MDPI https://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8236 The Democratization Of AI: Bridging The Gap Between Monopolization And Personal Empowerment - Forbeshttps://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/25/the-democratization-of-ai-bridging-the-gap-between-monopolization-and-personal-empowerment/ Што такое адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае адмысловае. Асноўны артыкул - Virtus InterPress2025,https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/clgrv7i1p11.pdf Прадстаўляем вашай увазе гадавую справаздачу https://www.nacdonline.org/all-governance-resources/governance-research/outlook-and-challenges/2025-governance-outlook/tuning-corporate-governance-for-ai-adoption/ https://blog.growthbook.io/the-benchmarks-are-lying/ https://fourweekmba.com/the-goodharts-law-trap-when-ai-metrics-become-useless/ https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms https://github.com/ARPAHLS/OPSIE https://arpacorp.net/arpa-systems https://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs https://themarkup.org/artificial-intelligence/2024/07/17/everyone-is-judging-ai-by-these-tests-but-experts-say-theyre-close-to-meaningless https://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/ https://www.ibm.com/think/topics/overfitting https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1bjvjaf/llm_leaderboards_are_bullshit_goodharts_law/ https://hai.stanford.edu/news/better-benchmarks-for-safety-critical-ai-applications https://socialsci.libretexts.org/Bookshelves/Disability_Studies/Introducing_Developmental_Disability_Through_a_Disability_Studies_Perspective_(Brooks_and_Bates)/02%3A_Developmental_Disability_as_a_Social_Construct/2.03%3A_IQ_as_Eugenics https://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment https://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 https://monthlyreview.org/articles/intelligence-under-racial-capitalism-from-eugenics-to-standardized-testing-and-online-learning/ https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/racist-beginnings-standardized-testing dbuweb.dbu.edu https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ tests are also criticized,in school and in life. https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html https://ectutoring.com/problem-with-iq-tests https://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm https://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart https://www.bps.org.uk/psychologist/what-intelligence-tests-miss https://www.ebsco.com/research-starters/education/standardized-testing-and-iq-testing-controversies medium.com https://medium.com/@kathln/navigating-the-complexities-understanding-the-limitations-of-iq-tests-a87bff3e9f13#:\~:text=A significant limitation of many,disadvantaging individuals from diverse backgrounds. https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests Пераможцам тады стаў https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests#:\~:text=When test items reflect the,align with their cultural context. https://www.ebsco.com/research-starters/sociology/ability-testing-and-bias https://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6573059/ https://www.envisionpharmagroup.com/news-events/publication-bias-hidden-threat-systematic-literature-reviews https://www.scribbr.com/research-bias/publication-bias/ https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003894 https://www.grassley.senate.gov/news/news-releases/grassley-pressures-drug-manufacturer-over-data-manipulation https://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 https://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy https://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ https://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html https://jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising https://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads https://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal https://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal https://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-billion-settle-allegations-cheating-emissions-tests-and-deceiving https://manufacturing-today.com/news/toyotas-strategy-to-overcome-the-daihatsu-safety-scandal/ https://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f https://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 https://www.gao.gov/blog/vehicle-crash-tests-do-we-need-better-group-dummies https://www.farrin.com/blog/no-female-crash-test-dummies-women-at-a-greater-risk-for-injury-or-death/ https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html https://www.gao.gov/products/gao-23-105595 https://theautoprofessor.com/ https://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ https://www.nhtsa.gov/ratings https://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ https://www.uipath.com/ai/specialized-ai https://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ https://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI https://aisera.com/blog/small-language-models/ https://borndigital.ai/small-language-models-slms-definition-and-benefits/ https://medium.com/@eastgate/advantages-of-small-language-models-over-large-language-models-a52deb47d50b https://www.ibm.com/think/topics/small-language-models https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/25/3-key-features-and-benefits-of-small-language-models/ https://github.com/ARPAHLS https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nue9r4/github_arpahlsopsie_opsiie_opsie_is_an_advanced/ https://beam.ai/ai-agents https://relevanceai.com/agents https://dust.tt/ https://customgpt.ai/ https://www.intellectyx.com/custom-ai-agents-what-they-are-how-they-work/ https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents https://intellias.com/democratization-ai-impacts-enterprise-it/ https://www.ibm.com/think/insights/democratizing-ai https://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8236 https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/25/the-democratization-of-ai-bridging-the-gap-between-monopolization-and-personal-empowerment/ https://www.ibm.com/think/topics/ai-governance https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/clgrv7i1p11.pdf https://www.nacdonline.org/all-governance/governance-resources/governance-research/outlook-and-challenges/2025-governance-outlook/tuning-corporate-governance-for-ai-adoption/
