Đó chính là lý do tại sao các quy trình có con người tham gia là cần thiết cho tương lai gần, khi độ phức tạp của nhiệm vụ và tầm nhìn tăng lên, tỷ lệ thành công giảm đáng kể. Bạn sẽ cần con người để liên tục định hướng quy trình nhằm duy trì tỷ lệ thành công. Các vấn đề chính với các phương pháp HITL là: 1. Các mô hình LLM được tinh chỉnh đã trở nên tốt đến mức khó cho con người đánh giá xem các đầu ra có thực sự đáp ứng các yêu cầu khách quan hay không, vì rất nhiều công việc đã được thực hiện để làm cho nó 'trông tốt'. 2. Biết khi nào con người nên can thiệp hoặc khi nào tác nhân/mô hình nên chuyển giao nhiệm vụ/đánh giá. Phát hiện ảo giác là một chủ đề rất thú vị.
Benjamin Todd
Benjamin Todd16 thg 6, 2025
Tại sao AI có thể lập trình trong 1 giờ nhưng không thể trong 10 giờ? Một lời giải thích đơn giản: nếu có 10% khả năng xảy ra lỗi trong mỗi bước 10 phút (giả sử), tỷ lệ thành công là: 1 giờ: 53% 4 giờ: 8% 10 giờ: 0.002% @tobyordoxford đã thử nghiệm lý thuyết 'tỷ lệ lỗi không đổi' này và cho thấy nó phù hợp tốt với dữ liệu khả năng thành công giảm theo cấp số mũ.
1,3K