Poslovni slučaj za predvidivu mašinu, odgovor koji je stvorio Gemini Prvi blog post. Razmišljanje Machine Labs Razmišljanje Machine Labs IA monetarni sustavi rješavaju kritični, ali često zanemareni, izazov u skaliranju velikih fiksnih jezičnih modela (LLM): nemogućnost proizvodnje identičnih izlaza za identične industrijske ulaze, čak i kada se navodno konfigurira za determinizam. Dok mnogi korisnici mogu to shvatiti kao manju pogrešku ili nesrećan nuspojava "kreativnog" modela, ova analiza pokazuje da je to zapravo značajna prepreka za sazrijevanje industrije AI. Problem nije samo tehnička sposobnost, već temeljna prepreka poslovnom modelu koji obećava automatizaciju visokih ulaganja, visokovrijednih tokova rada. Kao što je detaljno navedeno u istraživanju, LLM zaključak je temeljno vjerojatnost, pa čak i kada se pokušaje izvršiti deterministički financijski ishod, č "Pobijediti nedeterminizam u LLM zaključku", Sljedeći Članak Post "Pobijanje nedeterminizma" Blog post od To je, kao što je izvođenje inženjering i usmjeravanje na jedan sustav učinkovitosti tijekom proizvodnje, to je, dakako, razmatranjem jednog složenog sustava, koji se odnosi na jednako učinkovitije, tokherly-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output-output- Mašine za razmišljanje.ai Zašto ovo može biti AI proboj To je vrlo vjerodostojno generativno, što znači da je tehnologija daleko od jednostavnog kreativnog alata do temeljne tehnologije. To je transformacija koja se ne može smatrati probojnim zadatkom iz nekoliko ključnih razloga. Prvo, pretpostavite da bi pravna tvrtka koja koristi LLM mogla otključati tisuće primjena visokih stopa u širokom rasponu reguliranih industrija. Trenutačna varijabilnost izlaza LLM-a čini ga neupotrebljivim za primjene u financijama, pravu, medicini i vladi. Preliminarna promjena omogućila bi da se revizijska sposobnost i dosljednost pretvore u istraživačke zahtjeve koji se ne mogu pregovarati iz nekoliko ključnih razloga. Prvo, pretpostavite da bi pravna tvrtka koja koristi LLM-a mogla otklju Zašto ovo ne može biti proboj: pitanje inženjeringa, a ne otkrića Iako je to postignuće njihove tvrtke da se pridruži njihovim ciljevima, to je dostignuće tvrtke koja je uistinu deterministski LLM, a koja se čini monumentalnim korakom naprijed, to možda neće biti "prolaz" u istom cilju kao i otkriće Peer-to-Peer arhitekture ili povratne distribucije. Bliski pregled dostupnih informacija sugerira da je ovo možda sofisticirano inženjersko rješenje za poznati problem, a ne temeljno znanstveno otkriće. Izvori ne-determinizma možda ulaze u kontinuirani inženjerski izazov već neko vrijeme, a industrija je razvila razne načine za rad oko njega, čak i ako nisu savršeni. Te nove razlike u vrijednosti uključuju "validnost i povratnu logiku" i "strukt Kako se determinizam odnosi na AI Lab prikupljanje sredstava Istraživanje sustava za prikupljanje sredstava za potrošače koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo koje se odnose na poduzetništvo i poduzetništvo. Strateški imperativi i financiranje velikih AI laboratorija Lab Latest Funding Round Latest Valuation Key Strategic Focus Relation to Determinism OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. Da bi se u potpunosti razumjelo značenje ovog rada, potrebno je ispitati tehničke temelje LLM zaključivanja i točne izvore ne-determinizma. Proces LLM zaključivanja je auto-regressivni, što znači da generira tekst token po žetonu. Na svakom koraku, model izvodi napredni prolaz za izračunavanje vektor "logita" - sirovih numeričkih izlaza - za svaku riječ u svom rječniku. Softmax funkcija zatim pretvara te logite u vjerojatnosnu distribuciju preko cijelog rječnika, gdje se sve vjerojatnosti iznose na jedan.1 Najjednostavnija i najčešća "deterministička" strategija dekodiranja je pohlepno dekodiranje. U ovoj metodi, na svakom koraku, model jednostavno odabire token s najvećom vjerojatnošću. To je matematički argmax distribucije vjerojatnosti. Parametar temperature, kada je postavljen na 0, teorijski prisiljava ovo ponašanje, a proces bi trebao biti potpuno deterministički i reproducirajući.2 Međutim, kao što istraživanje pokazuje, ovo teorijsko savršenstvo slomi se u praksi. Blog post i povezani istraživački materijali otkrivaju dva glavna izvora nesavršenosti. Prvi je ne-determinizam plutajuće točke. Temeljni izračuni uključeni u napredni prolaz LLM-a oslanjaju se na aritmetiku plutajuće točke, koja nije zajamčena da će biti identična na različitim hardverima, ili čak na istom hardveru s različitim shemama paralelizacije.3 Redoslijed operacija može dovesti do malih, beznačajnih razlika u konačnim vrijednostima vjerojatnosti. P(a)=0.9999999 i P(b)=0.9999998, te minute razlike mogu uzrokovati da argmax "razbije vezu" na drugačiji način, što dovodi do različitog sljedećeg izbora tokena. Drugi, i složeniji, izvor ne-determinizma je Mixture-of-Experts (MoE) Routing. U MoE modelima, usmjeravanje žetona različitim stručnjacima ključan je dio izračuna. Međutim, ovo usmjeravanje se ne temelji samo na samom žetonu nego na cijeloj partiji žetona koji se obrađuju u tom trenutku. Dostupno istraživanje jasno navodi da kada skupine žetona uključuju ulaze iz različitih sekvencija, "oni se natječu za stručnjačke buffer mjesta, što dovodi do promjenjivih stručnjačkih dodjela tijekom rada".1 To znači da će se jedan, ponavljajući upit batirati s različitim korisničkim zahtjevima svaki put, što će dovesti do toga da slijedi drugačiji računalni put i proizvodi promjenjiv izlaz, Špekulacije o budućnosti potječu od Gemini Flash 2.5 Čin "izgradnje budućnosti" više nije samo težnja, već aktivan, kontinuiran proces, potaknut neumoljivim inovacijama i odvažnim špekulacijama.Ovaj se odjeljak bavi složenom interakcijom između predviđanja, tehnološkog razvoja i ljudskog elementa, posebno u odnosu na vizionare koji oblikuju naš digitalni svijet. U središtu ove izgradnje budućnosti leži mješavina odvažne mašte i pragmatične izvedbe. ne uključuje samo osmišljavanje novih tehnologija, već i predviđanje njihovog društvenog utjecaja, etičkih implikacija i potencijala za promjenu paradigme. Koncept "Emergentnih paradigmi" služi kao ključna leća kroz koju analizirati ovaj proces. Ambiciozna dugoročna vizija: Jasan, često odvažan, dugoročni cilj koji nadilazi trenutne trendove na tržištu i usredotočuje se na temeljne promjene u ljudskoj interakciji i iskustvu. Iterativni razvoj i preuzimanje rizika: predanost kontinuiranoj iteraciji, brzom prototipiranju i spremnost preuzimanja značajnih rizika, čak i ako to znači suočavanje s neuspjehom ili skepticizam. Izgradnja ekosustava: naglasak na stvaranju sveobuhvatnih platformi i ekosustava koji potiču široko prihvaćanje i omogućuju razvoj trećih strana, čime se povećava doseg i korisnost tehnologije. Naglasak na povezivanje i iskustvo: Osnovno uvjerenje u moć tehnologije za povezivanje ljudi i poboljšanje njihovih iskustava, bilo putem komunikacije, zabave ili novih oblika prisutnosti. Prilagodljiva strategija: sposobnost da se strategije vrte i prilagode kao odgovor na tehnološki napredak, povratne informacije korisnika i promjene na tržištu, a da se pritom zadrži opća vizija. Stoga, "Emergentni Paradigm" izgradnje budućnosti ne bi jednostavno opisao niz tehnoloških napretka. Umjesto toga, ukapselio bi strateški način razmišljanja potreban za predviđanje, izgradnju i popularizaciju potpuno novih digitalnih sfera. Ovaj pristup priznaje da budućnost nije jednostavno otkrivena, već aktivno konstruirana kroz namjerne izbore, masovna ulaganja i hrabrost da se nastave ideje koje bi u početku mogle izgledati čudno. Radi se o prevođenju apstraktnih koncepata kao što su "prisutnost" ili "povezanost" u opipljiva, skalabilna tehnološka rješenja. S determinizmom sada riješenim problemom, AI laboratorije mogu početi graditi novu klasu proizvoda.Najbrža primjena bit će "auditabilni agenti" koji ne samo da automatiziraju zadatke, već također pružaju provjerljiv, korak po korak trag njihovog "razumljavanja", baš kao i eksplicitna logika determinističke AI.6 To bi omogućilo da se LLM-ovi sustavi koriste za automatiziranu reviziju pravnih ugovora, medicinsku dijagnostičku podršku i financijske provjere usklađenosti.7 Ti bi sustavi kombinirali ogromno znanje i generativnu moć LLM-a s pouzdanjem i revizijskom sposobnošću tradicionalnog sustava zasnovanog na pravilima. Ova evolucija vjerojatno će dovesti do "hibridnih sustava" koji kombiniraju deterministske i generativne pristupe.6 U takvom sustavu, kreativni, probabilistički LLM može generirati širok raspon ideja, koje su zatim rafinirane i provedene deterministskim LLM-om koji osigurava da je konačni ishod dosljedan, pouzdan i u skladu sa skupom unaprijed definiranih pravila ili shema. Ljudi govore o metaversiji, govore o društvenim, govore o svim tim stvarima, ali temeljna stvarnost je da gradimo infrastrukturu za sljedeću generaciju ljudske i strojne interakcije. Previše dugo, generativna AI je bila ova nevjerojatna kreativna snaga, ali to je bilo slučajno. To je bilo poput čovjeka, i ne možete izgraditi pouzdano poslovanje na nečemu što je samo... slučajno. Kao što je članak iz skupine istraživača istaknuo, "Instabilnost formata izlaza može rezultirati neuspjehom analitičara u daljnjem tijeku".2 To nije kako izgraditi skalabilnu platformu. Vidjeli smo kako naši prijatelji u OpenAI-u prikupljaju ogromne "8,3 milijarde dolara prema svojim 40 milijardi dolara" 14 i naši prijatelji u Anthropic-u podižu "13 milijardi dolara serije F" 4 jer to dobivaju. Ono na što smo usredotočeni nije samo izgradnja većih modela; mi gradimo novu osnovu. Temelj na kojem se isti doprinos daje, dobivate isti ishod. To je tako jednostavno. To je tako duboko. To je ono što otvara sljedeću fazu rasta i dokazuje da je nepredviđeni kapital koji svi raspoređujemo - vrsta kapitala koji će financirati stvari kao što je OpenAI-ova inicijativa Stargate za 500 milijardi dolara 14 - stav na nešto stvarno i nešto predvidljivo. Mi ne gradimo samo čarobnu kutiju; mi gradimo mašinu za razmišljanje. Izvori Postignuće dosljednosti i reproduktivnosti u velikim jezikovnim modelima (LLM-ovima) EI AI Mind, pristupljeno 10. rujna 2025, https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 Ne-determinizam "determinističkih" postavki LLM - arXiv, pristupljeno 10. rujna 2025, https://arxiv.org/html/2408.04667v4 Da li temperatura 0 jamči determinističke rezultate LLM-a? - Vincent Schmalbach, pristupljen 10. rujna 2025, https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ Anthropic podiže $13B Serija F na $183B poslijeratnu procjenu, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation Cohere podiže 500 milijuna dolara u vrijednosti od 6,8 milijardi dolara kako bi ubrzao učinkovitost poduzeća s agencijskom AI-om, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ Deterministic vs. Generative AI: Ključne razlike - Sombra, pristupljeno 10. rujna 2025, https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai Razumijevanje triju lica AI-a: Deterministička, vjerojatnostna i generativna umjetna inteligencija, MyMobileLyfe, savjetovanje AI-a i digitalni marketing, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ Generacijske strategije - Hugging Face, pristupljeno 10. rujna 2025, https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies Strategije dekodiranja u jezikovnim modelima: Kako LLM-ovi biraju sljedeću riječ?, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word Razumijevanje zašto je deterministski ishod iz LLM-a gotovo nemoguć - Unstract, pristupljeno 10. rujna 2025, https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ Na LLM reproduktivnost na Aritra Biswas, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.aritro.in/post/on-llm-reproduktivnost/ Reproducibilna AI: Zašto je važno i kako ga poboljšati - istraživanje AIMultiple, pristupljeno 10. rujna 2025, https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ Cohere Povećava 500 milijuna dolara, Postiže 6,8 milijuna dolara Valuation Raison Early Investor, pristupljeno 10. rujna 2025, https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground OpenAI podiže $8.3B prema svom 40B fondiranju - Maginative, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ OpenAI prikuplja 8,3 milijarde dolara na procjeni od 300 milijardi dolara - Cosmico, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ Anthropic - Pridružite se prospektu, pristupljeno 10. rujna 2025, https://www.joinprospect.com/company/anthropic https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 https://arxiv.org/html/2408.04667v4 https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ https://www.aritro.in/post/on-llm-reproducibility/ https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ https://www.joinprospect.com/company/anthropic
