Baidu представила обновленный поисковый API с самообучением и снизила стоимость до 4,9 юаней за 1000 запросов
Подробнее
Pandaily
pandaily.com

Baidu представила обновленный поисковый API с самообучением и снизила стоимость до 4,9 юаней за 1000 запросов

На продуктовом брифинге приложения Baidu в Пекине 30 октября компания объявила о достижении своим поисковым механизмом так называемой рекурсивной самоэволюции. Кроме того, было запущено обновленное поисковое AI API по акционной цене, которая, по утверждению Baidu, ниже, чем у поискового API DeepSeek.

Самоэволюция описывается как замкнутый цикл, включающий извлечение информации, обратную связь и переобучение. Каждый реальный поиск и последующая обратная связь от пользователя используются в качестве обучающих сигналов и подаются обратно в систему, позволяя моделям непрерывно совершенствоваться без необходимости ручного вмешательства. Baidu утверждает, что благодаря этому циклу онлайн-обратной связи несколько агентов улучшаются совместно, а общая эффективность итераций возросла более чем на 80 процентов. При этом компания не публиковала независимых оценок этого заявления.

API основан на четырехслойной архитектуре, которую Baidu называет AI-native. Контентный слой использует данные из более чем 80 языков и индекса, содержащего сотни миллиардов качественных страниц, при этом достоверность данных, по словам компании, увеличилась более чем на 50 процентов. Механизм самоэволюции функционирует на уровне движка. Архитектурный слой обеспечивает низкую задержку и высокую одновременную обработку запросов для корпоративного использования. Приложение поддерживает доступ через API, MCP и набор навыков. Baidu сообщает, что качество собственного помощника повысилось на 20 процентов после подключения.

Согласно странице кампании Baidu AI Cloud, улучшенный пакет поиска стоит 4,9 юаня за 1000 запросов в рамках акции, действующей с 30 октября по 31 декабря, по сравнению с обычной ценой в 40 юаней. Покупатели могут совершать повторные покупки до достижения совокупного лимита в 1 миллион запросов, после чего используется стандартная цена. Флагманский пакет обойдется в 9,9 юаней за 1000 запросов, что ниже первоначальной цены в 72 юаня, и требует пригласительного кода. Результаты предоставляют сайт, заголовок, URL и фрагмент источника для возможности проверки ответов.

Во время брифинга также была представлена потребительская версия приложения. Baidu отмечает, что поиск трансформируется от формата «один вопрос — один ответ» к формату «одна задача — один результат». Сложные запросы обрабатываются посредством многоэтапных поисков, которые выдают проверенное резюме; рутинные задачи выполняются напрямую, а длительные темы могут отслеживаться с помощью уведомлений по согласию пользователя. Эта функциональность охватывает более 170 сценариев использования инструментов. Интерактивные страницы результатов теперь появляются в пять раз больше сценариев и используют более 5 миллиардов ресурсов данных из государственных служб, коммунальных предприятий и центрального банка. Кроме того, функция AI-камеры теперь способна одновременно отслеживать несколько объектов и вести живой диалог на девяти китайских диалектах, включая северо-восточный, сычуаньский и кантонский.

Похожие сюжеты

Amazon пересматривает метрики оценки использования ИИ, отдавая приоритет влиянию, а не потреблению токенов
Подробнее
tecnoblog.net

Amazon пересматривает метрики оценки использования ИИ, отдавая приоритет влиянию, а не потреблению токенов

Amazon пересматривает подход к измерению использования искусственного интеллекта своими инженерами-программистами. Согласно новому внутреннему руководству, компания считает, что такие метрики, как количество использованных токенов, внедрение инструментов и объем изменений в коде, являются «глубоко ошибочными» показателями, если устанавливать их в качестве целей.

Несмотря на это изменение, компания не намерена отказываться от ИИ. Фокус изменения заключается в оценке: вместо того чтобы вознаграждать тех, кто использует больше инструментов или генерирует больший объем кода, Amazon стремится измерить эффект работы на клиентов, бизнес и команды.

Одной из выявленных проблем является явление, известное как «tokenmaxxing», термин, используемый для описания чрезмерного использования токенов с целью раздувания внутренних показателей. Токены представляют собой единицы, которые модели используют для обработки и генерации данных, и они также влияют на операционные расходы этих инструментов.

Как сообщает Fortune, Amazon предупреждает, что превращение этого потребления в цель может привести к увеличению расходов без гарантии реального улучшения результатов. Эта проблема не чисто теоретическая; сотрудники компании использовали агентов ИИ для второстепенных задач только для повышения своих показателей во внутреннем рейтинге, который был прекращен в мае.

По словам Терка Терковица, вице-президента Amazon, наиболее подходящим критерием являются долгосрочные достигнутые результаты, охватывающие влияние на клиентов, бизнес и сами команды. Хотя показатели потребления токенов и внедрения инструментов не отменяются, компания разъясняет, что они могут помочь в выявлении закономерностей, но не должны служить исключительно целями производительности.

Это руководство распространяется и на обратную сторону: Теркович считает ценным обнаружение областей, где ИИ неэффективен. Компания сохраняет стимулы для инженеров учиться и интегрировать ИИ в свою повседневную работу, полагая, что технология останется центральной в разработке программного обеспечения, дополняя знания, технический опыт и способность судить о том, действительно ли конкретное решение уместно.

Эта дискуссия выходит за рамки самой компании. Недавнее исследование показало, что только 3% организаций смогли превзойти свои цели по экономии за счет повышения производительности, обеспеченного ИИ, даже при том, что большинство из них планируют расширять инвестиции в эту технологию.

Популярное