hermes-ai.net

Dokümanları oku →
HermesHermes Agent Docs
← Back to case library
Case / 2100012553065644103Kodlama
Case media / 1MP4 ↗

Yuntian Deng

@yuntiandeng
Verified

Localized reading

Geleceğin yazılımlarının kontrol akışı kodunu “bulanık” yargılar için küçük sinir programlarıyla birleştireceğini giderek daha çok düşünüyorum. ProgramAsWeights ile bunu araştırıyorum; sistem, bu programların nereden geldiği sorusunu yanıtlıyor: İngilizce açıklamalardan “derleniyorlar”. Örneğin 30 sinir programını karar ağacıyla birleştirip yerelde çalışan, sohbet botuna benzeyen bir ders sitesi asistanı yaptım. Her küçük program “Bu, hangi uzman yanıtlayıcıya yönlendirilmeli?” gibi soruları ele alıyor; tüm akışı kod yönetiyor. Burada deneyebilirsiniz...

Original post / EN

I increasingly think future software will combine code for control flow with small neural programs for "fuzzy" judgments. That's what I've been exploring with ProgramAsWeights, which answers the question of where those neural programs come from: they are "compiled" from English descriptions. For example, I combined 30 neural programs with a decision tree to build a course website helper that looks like a chatbot but runs locally. Each small program handles a question like "Which specialist answerer should this be routed to", and code controls the overall flow. You can try building with it here: https://t.co/Bwgcn362bc
views
13,5 B
likes
171
saves
140
reposts
21
Orijinali görüntüle ↗

Links and projects

Quoted post

Diogo Almeida @CompleteSkeptic

After co-inventing ChatGPT, I kept asking myself: why have superhuman chat models not led to AGI? I’ve spent the last 2 years in stealth building a new way to train models (RLCD), and a new type of frontier AI model that we are releasing today: Jev • 20-200x faster • 40-400x https://t.co/JSybNG2BKJ

Orijinali görüntüle ↗

Kaynak

This independent archive preserves a public post with attribution. Text, media, account details and trademarks belong to their respective owners.