Открытые данные для развития AI-продуктивности
Открытые данные для развития AI-продуктивности
OpenAI открыли датасет с 1320 реальными рабочими задачами из разных профессий. Это позволяет сообществу анализировать конкретные паттерны успеха и провала моделей, подбирать улучшенные промпты и верифицировать выводы исследования. Открытость данных создает возможность для итеративного улучшения промптов и агентов под конкретные типы задач.
Связи
- Измерение экономического эффекта AI через реальные задачи — Датасет из исходной заметки — это результат методологии измерения из кандидата
- Фрагментация данных как барьер для AI-аугментации — Открытые структурированные данные решают проблему фрагментации для исследователей
- Антропоморфизация AI-моделей как метод проектирования — Анализ реальных задач помогает понять поведение моделей при проектировании агентов
Источник: Telegram, 2025-09-25
Связанные заметки
AI Scientist — автоматизация полного цикла научных исследований
#AI#automation#augmentation
OpenAI Grove — инкубатор для технических специалистов без готовой идеи
#AI#startups#mentorship
Prompt injection как уязвимость AI-систем
#AI#security#prompt-engineering
Систематический поиск провалов идеи через LLM
#startups#AI#idea-validation
Признаки интроспекции у больших языковых моделей
#AI#llm#introspection
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний