Scaling Compute on Context — Jack Morris, Engram
Jack Morris från Engram förklarar varför det är svårt att få AI-modeller att förstå privat företagsdata.
Modeller tränas på offentlig data från internet och blir mycket bra där, men när du försöker lära dem din egen data blir de ofta värdelösa när de ska generera resultat. Han beskriver tre klassiska vägar att förbättra detta — mer data, mer beräkningskraft och större modeller — men säger att när det gäller privat data är bara beräkningskraft ett alternativ. Han går igenom olika tekniker som KV-kompression och syntetisk träningsdata, men visar att de alla stannar upp när modellen har lärt sig allt du givit den, och det finns inget magiskt sätt att fortsätta förbättra med mer beräkningskraft.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Lumaril, which develops AI software for optimizing industrial production by connecting to existing control systems, raised a $66M Series A at a $400M valuation
Techmeme för 2 tim sedan
DeepSeek open sources Super-Agent as a research prototype, a proactive coding agent it says can monitor group chats for coding issues and suggest solutions
Techmeme för 2 tim sedan
Insurance software maker Guidewire agrees to acquire Hyperexponential, which makes AI-powered insurance underwriting and pricing software, for $1.7B in cash
Techmeme för 2 tim sedan
One word for AI agents in 2027
Nate Herk för 6 tim sedan