スタンフォード大学の研究者が、APIコストを800分の1に削減したデバイスファーストなAIフレームワーク「OpenJarvis」をリリース

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スタンフォード大学の研究者たちは、MetaEraから派生したデバイス中心のAIフレームワーク「OpenJarvis」をリリースしました。このオープンソースシステムは、ツール、メモリ、学習をサポートし、パーソナルAIを5つの基本要素に分解します。APIコストを800倍削減しながら、トップのクラウドモデルと3.2ポイント以内の性能を達成します。恐怖と贪婪インデックスを追跡するトレーダーは、トップのアルトコインがAIによる効率性の向上に反応するにつれ、感情の変化を見ることができるでしょう。
ME AI ニュース、スタンフォード大学の研究者が、デバイス上で推論、エージェント、メモリ、学習を完全に実行するオープンソースフレームワーク「OpenJarvis」を発表しました。このフレームワークは、個人用AIシステムを5つの組み合わせ可能なプリミティブに分解します:Intelligence、Engine、Agents、Tools & Memory、Learning。このフレームワークの性能は、最適なクラウドモデルと3.2ポイント以内の差しかなく、APIコストは約800倍削減されます。(出典:AiHot)
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