- 20,334
- 46
- 8 Ноя 2022
NVIDIA показала, как теперь будет работать умная аналитика.
Агентные системы на базе искусственного интеллекта всё чаще применяются для проведения глубоких исследований. Такие решения позволяют автоматически искать данные, сопоставлять источники и формировать выводы. Однако существующие разработки жёстко ограничены: каждый агент изначально запрограммирован на выполнение строго определённого сценария и использует фиксированный набор инструментов. Это снижает универсальность и требует создавать отдельный механизм под каждую новую задачу.
В ответ на этот вызов исследователи NVIDIA Research представили платформу Universal Deep Research (UDR) . Она способна работать поверх любой крупной языковой модели и при этом позволяет пользователю самому задавать логику работы. Человек формулирует последовательность шагов естественным языком, а система преобразует описание в исполняемый и проверяемый код. Таким образом, появляется возможность настраивать исследовательский процесс без дополнительного обучения или доработки самого ИИ.
В качестве демонстрации возможностей авторы подготовили несколько примеров: минимальный набор действий, расширенный сценарий и вариант с детальной проработкой. Для взаимодействия с системой создан интерфейс, где можно вводить поисковые запросы, выбирать готовые библиотеки тактик, редактировать их в текстовом поле, наблюдать ход выполнения и просматривать отчёт. Визуальные элементы помогают отследить прогресс, а итоговый результат представлен в структурированном виде.
Ключевые особенности UDR заключаются в трёх моментах. Во-первых, пользователь описывает ход работы словами, и этот текст автоматически превращается в алгоритм. Во-вторых, система не зависит от конкретной модели: можно подключить любой ИИ-движок и использовать его для выполнения задачи. В-третьих, интерфейс даёт полный контроль — от редактирования последовательности шагов до просмотра результатов в реальном времени.
Разработка рассматривается как прототип общего назначения. Она может применяться в разных сферах — от академической науки до бизнес-аналитики . Универсальный подход позволяет соединять гибкость и прозрачность, а также строить продукты, где именно пользователь определяет методику, а не встроенный алгоритм.
Агентные системы на базе искусственного интеллекта всё чаще применяются для проведения глубоких исследований. Такие решения позволяют автоматически искать данные, сопоставлять источники и формировать выводы. Однако существующие разработки жёстко ограничены: каждый агент изначально запрограммирован на выполнение строго определённого сценария и использует фиксированный набор инструментов. Это снижает универсальность и требует создавать отдельный механизм под каждую новую задачу.
В ответ на этот вызов исследователи NVIDIA Research представили платформу Universal Deep Research (UDR) . Она способна работать поверх любой крупной языковой модели и при этом позволяет пользователю самому задавать логику работы. Человек формулирует последовательность шагов естественным языком, а система преобразует описание в исполняемый и проверяемый код. Таким образом, появляется возможность настраивать исследовательский процесс без дополнительного обучения или доработки самого ИИ.
В качестве демонстрации возможностей авторы подготовили несколько примеров: минимальный набор действий, расширенный сценарий и вариант с детальной проработкой. Для взаимодействия с системой создан интерфейс, где можно вводить поисковые запросы, выбирать готовые библиотеки тактик, редактировать их в текстовом поле, наблюдать ход выполнения и просматривать отчёт. Визуальные элементы помогают отследить прогресс, а итоговый результат представлен в структурированном виде.
Ключевые особенности UDR заключаются в трёх моментах. Во-первых, пользователь описывает ход работы словами, и этот текст автоматически превращается в алгоритм. Во-вторых, система не зависит от конкретной модели: можно подключить любой ИИ-движок и использовать его для выполнения задачи. В-третьих, интерфейс даёт полный контроль — от редактирования последовательности шагов до просмотра результатов в реальном времени.
Разработка рассматривается как прототип общего назначения. Она может применяться в разных сферах — от академической науки до бизнес-аналитики . Универсальный подход позволяет соединять гибкость и прозрачность, а также строить продукты, где именно пользователь определяет методику, а не встроенный алгоритм.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
