La era de la IA está sobre nosotros. Nadie puede negar el impacto y la importancia del potencial de la IA para hacer que el trabajo sea más eficiente, que la creatividad fluya más libremente y, en última instancia, hacer del mundo un lugar muy diferente. Pero en este momento, todavía hay una gran brecha entre las posibilidades de la IA y la realidad. Por suerte para nosotros, los constructores apenas están comenzando. En esta publicación de blog, profundizamos en las complejidades y la importancia de herramientas como el Consejo de ChainML que combina las capacidades de la IA generativa y las aplicaciones a medida.  Para lograr realmente el futuro, debemos abordar la cuestión de las lagunas. Los avances recientes en LLM como GPT-4, Llama 2 y Claude 2, y su identidad en aplicaciones para consumidores y negocios como ChatGPT y Bing Chat, han desbloqueado infinitas capacidades nuevas para integrar un vasto conocimiento con razonamiento, generación de código y análisis.  Todos hemos tenido un asiento de primera fila para aprovechar las tremendas oportunidades de aprovechar los LLM y la IA generativa para empoderar a los trabajadores del conocimiento como investigadores, analistas y gerentes de productos mediante la creación de sistemas creados para tareas especializadas que los usan como componentes modulares, es decir, agentes.  Por ejemplo, un asistente de IA para analizar la rotación de usuarios puede usar un agente para consultar bases de datos, otro para limpiar y preparar datos, un tercero para generar hipótesis y realizar análisis estadísticos y un cuarto para generar información visual o escrita.  Sin embargo, también hemos visto los riesgos de lo que sucede cuando los chatbots generativos de IA y los agentes que ayudan a guiarlos se desarrollan e implementan de manera irresponsable. Estos agentes pueden alucinar, malinterpretar las indicaciones y responder de manera inconsistente, lo que genera consecuencias significativas para los usuarios, las aplicaciones, los desarrolladores y las empresas. Los esquemas simplistas para integrarlos en las aplicaciones pueden hacer que los errores se agraven a escala, y las aplicaciones creadas sin supervisión pueden codificar sesgos dañinos, disminuir la confianza del usuario o actuar sin tener en cuenta las limitaciones del sentido común.  Hemos creado una solución para abordar esto. Council es una plataforma de código abierto que permite a los desarrolladores implementar rápidamente aplicaciones generativas de IA personalizadas utilizando agentes de IA. Council se integra con una amplia variedad de Large Language Models (LLM), como GPT-4, Llama 2 y Claude 2, para desbloquear IA generativa para aplicaciones comerciales.  Council amplía el próspero ecosistema del modelo de lenguaje grande (LLM) al permitir un control avanzado y una supervisión escalable para las aplicaciones de IA que utilizan estos agentes, que están diseñados para tener una autonomía limitada, con la capacidad de actuar en una tarea dentro de un presupuesto y bajo supervisión humana. Los usuarios pueden aprovechar este enfoque para crear agentes sofisticados con un comportamiento predecible, lo que permite el enrutamiento automatizado entre agentes, comparando, evaluando y seleccionando los mejores resultados para una (sub)tarea.  Por ejemplo, los desarrolladores pueden crear aplicaciones de IA flexibles, escalables y adaptables que ayuden con las preguntas relacionadas con la atención al cliente, el análisis de datos y la generación de gráficos, la automatización de conocimientos, las previsiones financieras y las estrategias de inversión, y más. Consulte algunos casos de uso potenciales adicionales para el Consejo en el cuadro a continuación.   Como muchos de ustedes, creo que el futuro de la IA es de código abierto. Como creadores de tecnología, somos responsables de capacitar a los desarrolladores, usuarios y aplicaciones para operar con control, confianza y eficiencia.  El Consejo es la culminación de mucho trabajo duro de todo nuestro equipo. En el espíritu del código abierto, si desea obtener más información sobre lo que hemos estado trabajando, le insto a que consulte parte de nuestra documentación para desarrolladores (y tírenos una estrella) en   y lea nuestro   . . Github blog de contenido  Además, asegúrese de seguirnos en  ,  , nuestro recién lanzado  , y los sitios web oficiales   y     a medida que compartimos más actualizaciones y oportunidades para que construyas con nosotros.   Gorjeo   LinkedIn   Discordia de ChainML Council ,  Y para obtener más información sobre lo que hemos estado haciendo antes del lanzamiento, consulte a nuestro CEO  en un nuevo   con Scott Dykstra. Scott es el director ejecutivo de Space and Time, un almacén de datos descentralizado impulsado por IA y socio de ChainML. En este episodio, analizan todo lo que puede hacer con el chatbot de IA de Houston, Space and Time con tecnología de ChainML.   ron bodkin episodio de podcast  Estén atentos para más actualizaciones sobre el lanzamiento y gracias por leer. Espero que se una a nosotros mientras empoderamos a AI a través del Consejo y todo lo que está por venir.  —David   , Müller  Líder de producto y cofundador de ChainML

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Meet Council: El futuro de los agentes de IA

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