AirAi Eco-Cooperative: Dê US $10.000 para patrocinar pessoas que ainda estão fazendo algo
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Cortei os custos da API LLM em 70%: Notas práticas sobre AirAi, roteamento e cache
0. Contexto: Como os custos com as contas aumentaram tanto?Eu trabalho em vários projetos paralelos (side projects) e, no início, ou tinha que pagar uma assinatura oficial de 20 dólares/mês, ou enfrentava rejeições nas tentativas de usar cartões de crédito internacionais. No final do mês, ao fazer o balanço, descobri duas coisas muito desagradáveis:80% das solicitações eram tarefas simples, como resumir, classificar e formatar dados, e usar o modelo mais caro era pura perda de dinheiro;A assinatura é um custo fixo – quando há poucas chamadas, ela não é suficiente para cobrir as despesas, e quando há muitas chamadas, ela não é suficiente para atender à demanda.
Noam Brown, cientista do OpenAI: o verdadeiro limite superior da IA pode não ser medido por ninguém
Conforme os grandes modelos de linguagem começam a ser utilizados em tarefas complexas, como raciocínio lógico, pesquisa automatizada e segurança cibernética, os métodos tradicionais de avaliação de modelos enfrentam novos desafios.Por um longo tempo, o lançamento de modelos foi frequentemente acompanhado por tabelas de resultados compostas por vários tipos de testes de benchmark, incluindo matemática, programação, perguntas e respostas científicas, segurança cibernética, raciocínio de conhecimento, etc., e esses resultados eram comparados horizontalmente com o modelo anterior.
No crescente cenário da IA de Voz, surgiu uma startup chamada Hojo.
A IA de Voz é outra linha de desenvolvimento que existe além dos grandes modelos universais. Enquanto todos estão de olho nos grandes modelos universais, também começam a surgir novos modelos interessantes no campo relativamente tranquilo da IA de Voz. O teclado está perdendo o seu “domínio”. Nos últimos dois anos, a OpenAI lançou o Realtime API, a Google criou o Gemini Live, e as empresas chinesas de grandes modelos também começaram a se concentrar na IA de Voz. Cada vez mais pessoas acreditam que, quando os agentes (programas que interagem com usuários) realmente entrarem no fluxo de trabalho, a voz se tornará uma forma de entrada mais natural do que o teclado. Se um agente quiser realmente fazer parte do fluxo de trabalho, primeiro precisa aprender a entender essas vozes. E a primeira habilidade necessária para isso é a ASR (Reconhecimento Automático de Voz). Para medir o nível de ASR, o mais comum é usar o Hugging Face Open ASR Leaderboard, cujo indicador principal é a taxa de erros de palavra (WER – Word Error Rate); quanto menor o número, melhor é a precisão do reconhecimento.
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