Бизнис случај за предвидлива машина, одговор генериран од Близнаци Првиот блог пост. Машински лаборатории за размислување Машински лаборатории за размислување ИИ-системите се однесуваат на критичен, но често игнориран предизвик во скалирањето на големи фиксни јазични модели (LLMs): неможноста да се произведат идентични излези за идентични влезови, дури и кога се претпоставува дека се конфигурирани за детерминизам. Додека многу корисници може да го перцепираат ова како мала грешка или несреќен страничен ефект на "креативниот" модел, оваа анализа покажува дека тоа е, всушност, значајна пречка за зрелоста на индустријата за ИИ. Проблемот не е само техничка способност, туку фундаментална пречка за бизнис модел кој ветува да ги автоматизира високите стапки, работните процеси со висока вредност. Како што е детално опишано во истражувањето, заклучокот "Победување на не-детерминизмот во LLM заклучок", Пост „Победување на не-детерминизмот“ Блог пост од Тоа е како што се репродуцирање на материјалот и рутирање е вклучени во еден рутирање комплекс, ова се однесува на еден сложен систем, токму како што се репродуцирање на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен сложен систем, токму како што се репродуцирањето на овој сложен систем Машини за размислување.AI Зошто ова може да биде пробив во AI Ова може да се користи за да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата. „Ова може да се постигне со користење на најголемата способност да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата. Оваа способност да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата и да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата. Оваа способност да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата и да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата. Оваа способност да се постигне најголем потенцијал во областа на истражувањата и најголем потенцијал во областа на истражувањата. Оваа способност да се постигне најголем потенцијал во областа на истражу Зошто ова не може да биде пробив: прашање на инженеринг, а не откритие Додека ова е валидно достигнување на нивната компанија да ги сподели своите цели, тоа е најмногу детерминистички бизнис, кој се чини дека е монументален чекор напред, тоа не може да биде почеток на "пробив" во истата вена како и откривањето на перформансите на Трансформерската архитектура или репродукција. Близок преглед на достапните информации покажува дека ова може да биде софистицирано инженерско решение за познат проблем, а не фундаментално научно откритие. Изворите на не-детерминизмот може да влезат во постојано инженерско предизвик за некое време, а индустријата разви разни методи за работа околу него, дури и ако тие не се совршени. Овие нови вредностни откритија вклучуваат нови истражувања кои вклучуваат "валидација и Како детерминизмот е поврзан со AI Lab Fundraising Илустрирајќи ги заедничките системи за прибирање на средства и обезбедување на нивните системи на пазарот, оваа потреба за финансирање е јасна: фокусот на овие стратешки задачи е да се предвиди дека водечките светски лаборатории за вештачка вештачка вештачка контрола – OpenAI, Anthropic и Cohere – се фокусираат на плаќање на пазарот. Оваа анализа сугерира дека детерминизмот е клучот за отклучување на големиот стратешки потег од апликациите за примање на средствата на потрошувачите во насока на обезбедување на корпоративни решенија, B2B решенија.13 Техничкиот проблем на OpenAI: неодамнешното прибирање на средства од 8,3 милијарди долари во блог пост не е изолирано прашање на вредност од 300 милијарди долари, туку директен одговор на поши Стратешки императиви и финансирање на големите лаборатории за вештачка интелигенција 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. За целосно да се разбере значењето на оваа работа, неопходно е да се испитаат техничките основи на LLM заклучокот и точните извори на не-детерминизмот. Процесот на LLM заклучокот е авторегресивен, што значи дека генерира текст токен по токен. На секој чекор, моделот изведува напредна прошетка за да пресмета вектор од "logits" - сурови нумерички излези - за секој збор во својот речник. Наједноставната и најчестата "детерминистичка" стратегија за декодирање е алчно декодирање. Во овој метод, на секој чекор, моделот едноставно го избира токенот со највисока веројатност. Ова е математички argmax на веројатностната дистрибуција. Температурниот параметар, кога е поставен на 0, теоретски го присилува ова однесување, а процесот треба да биде целосно детерминистички и репродуктивен.2 Сепак, како што покажуваат истражувањата, ова теоретско совршенство се распаѓа во пракса. Блогот и сродните истражувачки материјали откриваат два примарни извори на несовршенство. Првиот е не-детерминизмот на пловечките точки. Основните пресметки вклучени во напредниот премин на LLM се потпираат на аритметиката на пловечките точки, која не е загарантирана да биде идентична низ различен хардвер, или дури и на истиот хардвер со различни шеми за паралелизација.3 Редоследот на операции може да доведе до минутни, незначителни разлики во конечните вредности на веројатноста. P(a) = 0.9999999 и P(b) = 0.9999998, овие минутни разлики можат да предизвикаат argmax да ја "прекине врската" поинаку, што доведува до поинаков избор на следниот токен. Вториот, и повеќе сложен, извор на не-детерминизам е Мешање на експерти (MoE) рутирање. Во моделите на MoE, рутирањето на токените до различни експерти е клучен дел од пресметката. Сепак, овој рутирање не се базира само на самиот токен, туку на целата серија токени кои се обработуваат во тој момент. Достапните истражувања јасно наведуваат дека кога групите на токени вклучуваат влезови од различни секвенци, "се натпреваруваат за експертските буфер точки, што доведува до варијабилни стручни доделувања низ тркала".1 Ова значи дека едно, повторувачко барање ќе биде базирано со различни кориснички барања секој пат, што доведува до тоа да следи поинаков пресметков пат и да произ Шпекулации за иднината кои произлегуваат од Gemini Flash 2.5 Актот на „изградба на иднината“ повеќе не е само аспирација, туку активен, континуиран процес, воден од непоколебливи иновации и смели шпекулации. Овој дел се втурнува во сложената интеракција помеѓу предвидувањето, технолошкиот развој и човечкиот елемент, особено кога станува збор за визионерите кои го обликуваат нашиот дигитален свет. Во срцето на оваа изградба на иднината лежи мешавина на смела имагинација и прагматична имплементација. Тоа вклучува не само замислување на нови технологии, туку и предвидување на нивното општествено влијание, етички импликации и потенцијалот за промена на парадигмата. Концептот на „појавените парадигми“ служи како клучен објектив преку кој може да се анализира овој процес. Амбициозна долгорочна визија: Јасна, често смела, долгорочна цел која ги надминува непосредните трендови на пазарот и се фокусира на фундаментални промени во човечката интеракција и искуство. Итеративен развој и преземање на ризик: Заложба за континуирана итерација, брзо прототипирање и подготвеност да се преземат значајни ризици, дури и ако тоа значи да се сретнат неуспеси или скептицизам. Изградба на екосистеми: Фокус на создавање на сеопфатни платформи и екосистеми кои го поттикнуваат широкото усвојување и овозможуваат развој на трети страни, со што се зголемува опсегот и корисноста на технологијата. Акцент на поврзување и искуство: Основна вера во моќта на технологијата за поврзување на луѓето и подобрување на нивните искуства, без разлика дали преку комуникација, забава или нови форми на присуство. Адаптивна стратегија: Способност за вртење и прилагодување на стратегии како одговор на технолошкиот напредок, повратните информации на корисниците и промените на пазарот, додека сепак ја задржува општата визија. Затоа, „настапната парадигма“ за градење на иднината не би можела едноставно да опише серија технолошки достигнувања. Наместо тоа, би го инкапсулирало стратешкиот начин на размислување потребен за да се предвидат, конструираат и популаризираат целосно нови дигитални сфери. Овој пристап признава дека иднината не е едноставно откриена, туку активно изградена преку намерни избори, масивни инвестиции и храброста да се извршуваат идеи кои првично би можеле да изгледаат чудно. Тоа е за преведување на апстрактни концепти како "присуство" или "интерконектирање" во опипливи, скалабилни технолошки решенија. Со детерминизмот сега решен проблем, лабораториите за вештачка интелигенција можат да почнат да градат нова класа на производи.Најблиската апликација ќе биде "аудибилни агенти" кои не само што автоматски ги автоматизираат задачите, туку исто така обезбедуваат проверувачки, чекор по чекор трага од нивното "разумирање", слично на експлицитната логика на детерминистичката вештачка интелигенција.6 Ова ќе овозможи системи наменети за LLM да се користат за автоматски преглед на правни договори, поддршка за медицинска дијагноза и проверки за финансиска усогласеност.7 Овие системи ќе ги комбинираат огромното знаење и генеративната моќ на LLM со веродостојноста и ревизијата на традиционалниот систем базиран на правила. Оваа еволуција најверојатно ќе доведе до "хибридни системи" кои комбинираат детерминистички и генеративни пристапи.6 Во таков систем, креативен, веројатност LLM може да генерира широк спектар на идеи, кои потоа се рафинираат и имплементираат од детерминистички LLM кој обезбедува конечниот исход е конзистентен, сигурен и во согласност со сет на претходно дефинирани правила или шеми. Луѓето зборуваат за метаверзијата, тие зборуваат за општеството, тие зборуваат за сите овие работи, но фундаменталната реалност е дека ние ја градиме инфраструктурата за следната генерација на интеракција меѓу човекот и машината. Долго време, генеративната АИ беше оваа неверојатна креативна сила, но тоа беше случајно. Тоа беше како човек, и не можете да изградите сигурен бизнис на нешто што е само... случајно. Како што истакна една статија од група истражувачи, "Нестабилноста на форматот на излезите може да резултира со неуспеси на аналитичарите надолу".2 Тоа не е како да изградите скалабилна платформа. Видовме како нашите пријатели на OpenAI собираат огромни "$ 8.3 милијарди кон својот $ 40B прибирање на средства" 14 и нашите пријатели на Anthropic собираат "$ 13B Серија F" 4 бидејќи тие го добиваат тоа. Ова веќе не е за потрошувачки хип. Она на што се фокусираме не е само изградба на поголеми модели; ние градиме нова основа. Фондација каде што со истиот внес, ќе го добиете истиот излез. Тоа е толку едноставно. Тоа е толку длабоко. Ова е она што ја отклучува следната фаза на раст и докажува дека невидениот капитал што сите го распоредуваме - видот на капитал кој ќе ги финансира работите како иницијативата Stargate за $ 500B на OpenAI 14 - е залог на нешто реално и нешто предвидимо. Ние не само што градиме магија кутија; ние градиме машина за размислување. Извори Добивање на конзистентност и репродуктивност во големите јазични модели (LLMs) eBay AI Mind, пристапен на 10 септември 2025 година, https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 Не-детерминизам на "детерминистички" LLM поставки - arXiv, пристапен на 10 септември 2025 година, https://arxiv.org/html/2408.04667v4 Дали температурата 0 гарантира детерминистички LLM резултати? - Винсент Schmalbach, пристапен на 10 септември 2025 година, https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ Anthropic зголемува $ 13B Серија Ф на $ 183B пост-парична вредност, пристапен на 10 септември 2025 година, https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation Cohere зголемува 500 милиони долари со вреднување од 6,8 милијарди долари за да ја забрза ефикасноста на претпријатието со агентичка АИ, пристапен на 10 септември 2025 година, 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/ Детерминистичка против генеративна АИ: клучни разлики - сенка, пристапен на 10 септември 2025 година, https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai Разбирање на трите лица на вештачката интелигенција: детерминистичка, веројатност и генеративна вештачка интелигенција, MyMobileLyfe, консултации за вештачка интелигенција и дигитален маркетинг, пристапен на 10 септември 2025 година, https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ Стратегии за генерација - Hugging Face, пристапен на 10 септември 2025 година, https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies Стратегии за декодирање во јазични модели: Како LLMs Изберете следниот збор?, пристапен на 10 септември 2025 година, https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word Разбирање зошто детерминистички излез од LLMs е речиси невозможно - Unstract, пристапен на 10 септември 2025 година, https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ На LLM репродуктивност, Aritra Biswas, пристапен на 10 септември 2025 година, https://www.aritro.in/post/on-llm-reproducibility/ Репродуктивна АИ: Зошто е важно и како да се подобри - Истражување AIMultiple, пристапен на 10 септември 2025, https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ Cohere Подига $500M, Погоди $6.8B Valuation Viewfinder Raison Early Investor, пристапен на 10 септември 2025, https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground OpenAI зголемува $ 8.3B кон својот $ 40B Fundraise - Maginative, пристапен на 10 септември 2025, https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ OpenAI собира 8,3 милијарди долари со вреднување од 300 милијарди долари - Cosmico, пристапен на 10 септември 2025 година, https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300billion-valuation/ Anthropic - Приклучи се на проспектот, пристапен на 10 септември 2025 година, 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
