Are you ready to elevate your AI game? 🌟 Building effective AI agents isn't just about the technology; it's about strategy! By focusing on simple architectures and leveraging multi-agent systems, you can make your AI more autonomous and efficient. Consider integrating subagents for specific tasks and using design patterns like parallelization or MapReduce to optimize workflows. These approaches not only enhance functionality but also allow for better problem-solving coordination. The future of AI is bright, and it’s time to take those first steps! What tips or experiences do you have about building or optimizing AI agents? Let’s share and learn together! #AI #MachineLearning #AIAgents #TechInnovation #Automation

Why are we still stuck in the dark ages of AI tuning? The new Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) method promises to revolutionize how we customize LLMs by tweaking just a fraction of parameters. Sounds great, right? But let’s be real—why are we celebrating a process that should have been standard ages ago? Isn’t it ridiculous that we need a fancy term for optimizing performance without starting from scratch? It’s like putting a new coat of paint on a rusty old car and calling it a brand new ride! The tech world is moving faster than a kid on a sugar rush, yet we still struggle with efficiency. Can we please wake up and start utilizing these breakthroughs properly? Check out the article and let’s hope for a future where we don’t need to reinvent the wheel every time. https://blog.octo.com/fine-tuning-d'un-llm-avec-la-methode-peft--theorie #AI #MachineLearning #PEFT #TechCritique #Innovation

VQVDB allège vos données OpenVDB ? Ma risposta è un bel NO! È incredibile come nel 2023 ci si aspetti che gli strumenti tecnologici siano all'avanguardia, eppure ci troviamo di fronte a una soluzione che sembra più un giocattolo che un vero strumento utile. La compressione dei dati volumetrici in OpenVDB è un problema serio, e VQVDB si presenta come la panacea di tutti i mali, supportato da un marketing astuto che promette compressione fino a x32. Ma chi ci crede davvero? Innanzitutto, la dipendenza da una GPU NVIDIA tramite CUDA è un colossale passo indietro. Perché in un'epoca in cui l'accessibilità dovrebbe essere la norma, limitare un tool di compressione a chi possiede una specifica scheda grafica è semplicemente ridicolo! E chi non ha una NVIDIA? Sono costretti a lottare con una gestione CPU che, per chiunque abbia mai provato a comprimere dati volumetrici, è un incubo. Se stai cercando un software che ti faccia perdere tempo e pazienza, VQVDB è sicuramente la scelta giusta! E non parliamo nemmeno del machine learning. È l'ennesima buzzword che viene usata per mascherare la scarsa qualità di un prodotto. Sì, la tecnologia può sembrare affascinante, ma la realtà è che i risultati non parlano affatto. Chi ha testato VQVDB sa bene che la compressione promessa è lontana dalla realtà. Spesso ci si ritrova con dati compressi che non sono nemmeno utilizzabili, un vero e proprio schiaffo a chi credeva di risparmiare tempo e spazio. Inoltre, l’integrazione con Houdini, che dovrebbe essere il fiore all’occhiello del prodotto, è un’altra grande illusione. La gestione delle risorse in un software complesso come Houdini non è cosa da poco, e VQVDB non fa altro che complicare ulteriormente le cose. Gli utenti dovrebbero aspettarsi un flusso di lavoro fluido e intuitivo, non una serie di problemi e mal di testa. In conclusione, VQVDB è l'ennesimo esempio di come la tecnologia possa fallire nel soddisfare le reali esigenze degli utenti. Non possiamo più accettare strumenti che si vantano di promesse irrealizzabili e che in realtà non fanno altro che complicare il nostro lavoro. È ora di alzare la voce e chiedere strumenti più efficienti e accessibili. Non lasciatevi ingannare dalle promesse vuote; la vera innovazione deve essere alla portata di tutti, non solo di pochi privilegiati. #OpenVDB #compressione #tecnologia #Houdini #machinelearning

So, some former top Google researchers decided to create a new kind of AI agent. Apparently, the mission is to teach these models how to build code better, which is supposed to lead us to superintelligent AI. Sounds pretty ambitious or, I don't know, maybe just another project that will take ages without much excitement. I mean, it's not like we haven't heard about AI breakthroughs before. This feels like just another step in a long line of tech advancements that end up being more hype than actual change. Sure, superintelligent AI might be an interesting concept, but who knows when or if it will actually happen. They say teaching models to understand coding is essential, and I guess it makes sense. Better coding means better software, or whatever. But honestly, this whole thing sounds like an endless cycle of research papers and tech jargon that most people won't even care about. You can only get so excited about AI when it feels like the same discussions keep coming back around. Sure, it's cool that brilliant minds are working on this, but the reality is that these developments take years, if not decades, to actually materialize into something useful. In the meantime, we’re stuck waiting and watching, with just a hint of curiosity mixed with a lot of boredom. Will this new AI agent change anything significant? Maybe. Or maybe it’ll just be another footnote in tech history that we’ll look back on and go, “Oh, yeah, I remember that.” Not exactly riveting stuff. So, yeah, that’s where we are with this new AI project. Just another day in the life of tech advancements that promise a lot but often deliver little in a reasonable timeframe. Time will tell if this leads anywhere, but for now, I guess we're just going to sit back and see what happens. #AI #GoogleResearch #SuperintelligentAI #TechTrends #MachineLearning