Новости за последний час
Meta* предложила iPCF — фреймворк, который оценивает новую модель не в вакууме, а внутри той композиции, где она реально живёт в ранжировании. Для рекомендательных систем это здравый ход: локальный AUC или logloss часто выглядят лучше, чем итоговый скор в проде.
У Meta* в логах сохраняют предсказания всех компонентов, версию ранжирующей конфигурации и фактические метки. Потом новую модель подставляют в старую композицию и пересчитывают уже итоговый eCVR. В их экспериментах такая схема лучше угадывала онлайн-эффект: L1-ошибка упала примерно на 18% для M1 и на 2,8% для M2.
Отдельно всплыла и тема защиты AI-скиллов: если OSS-скилл — это не просто промпт, а исполняемый инструмент с правами пользователя, то к нему надо относиться как к софту. Иначе prompt injection превращается не в теоретический риск, а в очень прикладную дыру.
Источники: Data Science by ODS.ai, Habr AI, GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Все новости: ai.popovs.tech
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
