• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory скачать в хорошем качестве

The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory 13 часов назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory

NOTE: The video acts as a TL;DR. click on the audio toggle next to it to get the very detailed PODCAST explainer. While the headlines focus on the 8B model beating GPT-5, the real engineering breakthrough wasn’t the model itself. It was the factory that built it. You can download the model weights tomorrow. You cannot download the synthetic data pipeline that generated the training signal. That is the moat. In this second issue, we leave the theoretical blackboard and enter the factory floor. We will analyze the ToolScale synthetic data pipeline that manufactures the training signal, audit the “physics” of benchmarking agents (where “Goodhart’s Law” reigns supreme), and dissect the massive infrastructure requirements—specifically why training stable RL policies requires 16 H100s and specialized gradient accumulation techniques. How to Read This Series Each part is self-contained. You can read them in order or jump to whichever topic interests you most. Every part ends with an Annotated Bibliography pointing to the primary papers with notes on why each one matters. ML practitioners will learn how to build orchestrated systems. Researchers will find a comprehensive literature review of tool use and compound AI through the lens of one well-executed paper. Technical leaders will get concrete cost and performance trade-offs for evaluating orchestration architectures. Curious minds can understand where AI is heading without needing a PhD to follow along. Prerequisites This series assumes familiarity with machine learning basics like loss functions and gradient descent, neural network fundamentals including attention and transformers, and Python programming sufficient to read pseudocode. If you’re newer to these topics, Parts 02 and 10 include appendices covering RL and agency fundamentals. Start with Issue 1 for the core thesis, then jump to Issue 4 for strategic implications. If you’re purely interested in business implications, Part 12 has the CTO decision tree and unit economics. The Orchestration Paradigm: Issue 2 - The Factory Issue 2: The Factory | Parts 04, 05, 06 In this second issue, we leave the theoretical blackboard and enter the factory floor. We analyze the ToolScale synthetic data pipeline that manufactures the training signal, audit the “physics” of benchmarking agents (where “Goodhart’s Law” reigns supreme), and dissect the massive infrastructure requirements—specifically why training stable RL policies requires 16 H100s and specialized gradient accumulation techniques. Part 4: The ToolScale Dataset This Part dissects ToolScale, the synthetic data pipeline used to train ToolOrchestra. It attempts to solve the “Ground Truth Bottleneck,” the fact that we don’t know the optimal way to solve most problems. Use of human labeling is too expensive and slow, while wild data is too noisy. The authors must manufacture data. The Ground Truth Bottleneck [!NOTE] System Auditor’s Log: In GenAI, data is the new code. The biggest bottleneck for training agents is not compute; it’s the lack of verifiable trajectory data. We have petabytes of text (CommonCrawl), but almost zero logs of “optimal” tool use sequences. Humans don’t write down their thought processes when they use Google. The Synthetic Pipeline The pipeline operates in two phases, creating a closed loop of generation and verification. First, in Phase 1 (Environment Synthesis), they generate the “world.” Instead of letting the agent interact with the live internet which is unpredictable, they generate thousands of virtual APIs and databases. An LLM creates a SQL database schema (e.g., “Library Management System”), fills that database with fake, consistent rows, and generates Python functions to query this database. Then, in Phase 2 (Task Synthesis), they generate the “problems.” An LLM looks at the database and asks a question like “Who borrowed ‘The Great Gatsby’?” Because the database was synthesized, the system knows the answer. It can execute the SQL query to get the ground truth. This creates a labeled dataset of (Question, Tool_Call, Correct_Answer) pairs. Because the environment is synthetic, the system knows the ground truth, enabling automatic verification at scale without human labelers. The “Pass@K” Proxy The critical innovation, and the potential flaw, is in how they define “success.” In standard supervised learning, we measure Exact Match to see if the model output the exact string we expected. In tool use, this is too rigid because there are many ways to query a database. ToolOrchestra uses a Pass@8 filtering criteria during data generation. They generate 8 different solution paths for a single problem using a strong teacher model like GPT-4. If 0 paths lead to the correct answer, they discard the problem as unsolvable or broken. If 8 paths lead to the correct answer, they keep the most efficient one. If some paths fail, they keep the successful ones as positive reinf...

Comments
  • What Actually Works: The Hardware Compatibility Filter in Neural Architecture (2023–2025) 16 часов назад
    What Actually Works: The Hardware Compatibility Filter in Neural Architecture (2023–2025)
    Опубликовано: 16 часов назад
  • Прорыв в области микрочипов: мы вышли за рамки кремния. 7 дней назад
    Прорыв в области микрочипов: мы вышли за рамки кремния.
    Опубликовано: 7 дней назад
  • The Orchestration Paradigm: Issue 4 - The Reality 7 часов назад
    The Orchestration Paradigm: Issue 4 - The Reality
    Опубликовано: 7 часов назад
  • Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS? 1 день назад
    Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?
    Опубликовано: 1 день назад
  • Как ИИ меняет производство 3 недели назад
    Как ИИ меняет производство
    Опубликовано: 3 недели назад
  • The Orchestration Paradigm: Issue 3 - The Behavior 12 часов назад
    The Orchestration Paradigm: Issue 3 - The Behavior
    Опубликовано: 12 часов назад
  • Миллиарды на ветер: Су-57 - главный авиационный миф России 13 часов назад
    Миллиарды на ветер: Су-57 - главный авиационный миф России
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Как работают AI-агенты: MCP, Function Calling, архитектура и примеры 11 часов назад
    Как работают AI-агенты: MCP, Function Calling, архитектура и примеры
    Опубликовано: 11 часов назад
  • Кризис начался: 2026 будет хуже // Комолов & Абдулов. Числа года 16 часов назад
    Кризис начался: 2026 будет хуже // Комолов & Абдулов. Числа года
    Опубликовано: 16 часов назад
  • The Orchestration Paradigm Series 16 часов назад
    The Orchestration Paradigm Series
    Опубликовано: 16 часов назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 8 дней назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 8 дней назад
  • ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite) 1 месяц назад
    ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Что произойдет, если все данные для обучения будут сгенерированы ИИ? 1 месяц назад
    Что произойдет, если все данные для обучения будут сгенерированы ИИ?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Как применять нейронки в 2026. Андрей Себрант, Яндекс | подкаст 15 часов назад
    Как применять нейронки в 2026. Андрей Себрант, Яндекс | подкаст
    Опубликовано: 15 часов назад
  • ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию? 3 недели назад
    ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?
    Опубликовано: 3 недели назад
  • The Hardware Friction Map 16 часов назад
    The Hardware Friction Map
    Опубликовано: 16 часов назад
  • Мессенджер Max: разбираемся без паранойи и даем советы по безопасности 2 месяца назад
    Мессенджер Max: разбираемся без паранойи и даем советы по безопасности
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • The Orchestration Paradigm: Issue 3 - The Behavior 13 часов назад
    The Orchestration Paradigm: Issue 3 - The Behavior
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Миниатюрный термоядерный реактор Массачусетского технологического института может превзойти ITER. 3 дня назад
    Миниатюрный термоядерный реактор Массачусетского технологического института может превзойти ITER.
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Starlink — Это Не Интернет. 5000 Спутников Летают Над Вами. Вот Зачем Это Нужно Илону Маску 1 день назад
    Starlink — Это Не Интернет. 5000 Спутников Летают Над Вами. Вот Зачем Это Нужно Илону Маску
    Опубликовано: 1 день назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5