# veliki-jezicni-modeli

Rast tržišta konverzacijskog AI-a ubrzao je uvođenje chatbotova, no bez promjene arhitekture većina rješenja promašuje namjeru korisnika i povećava frustraciju.

Nova metoda MIT-ovih znanstvenika omogućuje velikim jezičnim modelima da obrade milijune tokena bez dodatnog treniranja, otvarajući put složenim zadacima poput analize cijelih kodnih baza ili opsežnih pravnih dokumenata.

Nova Googleova tehnika „internal RL” usmjerava interne procese LLM-ova prema korak-po-korak rješenjima, smanjujući halucinacije i otvarajući put autonomnim agentima.

Istraživači su mapirali četiri ključne strategije prilagodbe agentičkih AI sustava, razlažući njihove troškove, prednosti i zamke, te ponudili jasan hodogram za poduzeća koja žele izbjeći skupo eksperimentiranje.

Allen Institute for AI predstavio je Olmo 3.1, novu i snažniju generaciju jezičnih modela usmjerenih na učinkovitost, transparentnost i precizno praćenje uputa.

Nova metoda „ispovijedi” omogućuje modelima umjetne inteligencije da sami priznaju pogreške i kršenja pravila, otvarajući put transparentnijem i sigurnijem radu LLM-ova.

Telemetrija pretvara umjetnu inteligenciju iz laboratorijskog pokusa u pouzdanu infrastrukturu – primjer iz bankarskog slučaja pokazuje zašto je promatranje ključno.

Analiza upozorava da AI prijeti nestanku prevoditelja, copywritera i drugih profesija, ali ističe i nove prilike za one koji se prilagode.

Studija Anthropica pokazuje da jezični model Claude ponekad može prepoznati vlastite „misli”, ali znanstvenici upozoravaju na veliku nepouzdanost takvog uvida.

ReasoningBank pohranjuje uspjehe i pogreške AI agenata, pretvara ih u strategije zaključivanja i time znatno podiže njihovu učinkovitost.

Novi pristup procesorskoj arhitekturi uklanja spekulativno izvršavanje i spaja CPU i AI akcelerator u jedan čip, čime obećava nižu potrošnju i precizno predvidljiv rad.

Studija Google DeepMinda i UCL-a pokazuje da veliki jezični modeli brzo gube samopouzdanje pred proturječnim savjetima, što može narušiti točnost u višekratnim razgovorima.

Novi okvir AlphaOne dopušta razvijateljima da tijekom inferencije precizno odrede omjer „sporog” i „brzog” razmišljanja LLM-ova, povećavajući točnost i smanjujući računalne troškove.