Microsoft Releases Three In-House AI Models - Let's Data Science
Microsoft Releases Three In-House AI Models Let's Data Science
Could not retrieve the full article text.
Read on GNews AI multimodal →Sign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
More about
modelrelease
MixtureOfAgents: Why One AI Is Worse Than Three
The Problem You send a question to GPT-4o. It answers. Sometimes brilliantly, sometimes wrong. You have no way to know which. What if you asked three models the same question and picked the best answer? That is MixtureOfAgents (MoA) — and it works. Real Test I asked 3 models: What is a nominal account (Russian banking)? Groq (Llama 3.3): Wrong. Confused with accounting. DeepSeek: Correct. Civil Code definition. Gemini: Wrong. Mixed with bookkeeping. One model = 33% chance of correct answer. Three models + judge = correct every time . The Code async function consult ( prompt , engines ) { const promises = engines . map ( eng => callEngine ( eng , prompt ) . then ( r => ({ engine : eng , response : r , ok : true })) . catch ( e => ({ engine : eng , error : e . message , ok : false })) ); ret
There should be $100M grants to automate AI safety
This post reflects my personal opinion and not necessarily that of other members of Apollo Research. TLDR: I think funders should heavily incentivize AI safety work that enables spending $100M+ in compute or API budgets on automated AI labor that directly and differentially translates to safety. Motivation I think we are in a short timeline world (and we should take the possibility seriously even if we don't have full confidence yet). This means that I think funders should aim to allocate large amounts of money (e.g. $1-50B per year across the ecosystem) on AI safety in the next 2-3 years. I think that the AI safety funders have been allocating way too little funding and their spending has been far too conservative in the past 5 years. So, in my opinion, we should definitely continue rampi
EconomyAI: Route to the Cheapest LLM That Works
EconomyAI: Route to the Cheapest LLM That Works Введение в EconomyAI Как разработчик, работающий с большими языковыми моделями (LLM), я часто сталкивался с ��роблемой балансирования производительности и стоимости. Моя система, чат-бот, используемый тысячами пользователей ежедневно, сильно зависит от LLM для понимания и ответа на пользовательский ввод. Однако высокие вычислительные требования этих моделей привели к значительным расходам, и мои ежемесячные счета за облачные услуги превышали 5 000 долларов. Чтобы снизить затраты без ущерба для производительности, я начал работать над EconomyAI, маршрутом к самой дешевой LLM, которая работает. Проблема с традиционными LLM Традиционные LLM, такие как те, которые предоставляются крупными облачными провайдерами, часто являются черными ящиками с о
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Models
MixtureOfAgents: Why One AI Is Worse Than Three
The Problem You send a question to GPT-4o. It answers. Sometimes brilliantly, sometimes wrong. You have no way to know which. What if you asked three models the same question and picked the best answer? That is MixtureOfAgents (MoA) — and it works. Real Test I asked 3 models: What is a nominal account (Russian banking)? Groq (Llama 3.3): Wrong. Confused with accounting. DeepSeek: Correct. Civil Code definition. Gemini: Wrong. Mixed with bookkeeping. One model = 33% chance of correct answer. Three models + judge = correct every time . The Code async function consult ( prompt , engines ) { const promises = engines . map ( eng => callEngine ( eng , prompt ) . then ( r => ({ engine : eng , response : r , ok : true })) . catch ( e => ({ engine : eng , error : e . message , ok : false })) ); ret
EconomyAI: Route to the Cheapest LLM That Works
EconomyAI: Route to the Cheapest LLM That Works Введение в EconomyAI Как разработчик, работающий с большими языковыми моделями (LLM), я часто сталкивался с ��роблемой балансирования производительности и стоимости. Моя система, чат-бот, используемый тысячами пользователей ежедневно, сильно зависит от LLM для понимания и ответа на пользовательский ввод. Однако высокие вычислительные требования этих моделей привели к значительным расходам, и мои ежемесячные счета за облачные услуги превышали 5 000 долларов. Чтобы снизить затраты без ущерба для производительности, я начал работать над EconomyAI, маршрутом к самой дешевой LLM, которая работает. Проблема с традиционными LLM Традиционные LLM, такие как те, которые предоставляются крупными облачными провайдерами, часто являются черными ящиками с о
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!