AI attīstības ainava, kas attīstās
AI attīstības ekosistēma pēdējā gada laikā ir piedzīvojusi ievērojamas pārmaiņas. Tas, kas kādreiz prasīja specializētas ML inženieru un datu zinātnieku komandas, ir arvien vairāk pieejams izstrādātājiem visā tehnisko zināšanu spektrā. Šī demokratizācija nav notikusi uz sarežģītības rēķina — gluži otrādi. 2025. gadā AI izstrādātājiem pieejamie rīki vienlaikus ir jaudīgāki un pieejamāki nekā jebkad agrāk.
Šīs pārmaiņas atspoguļo nobriedušās AI nozares atziņu, ka tās turpmākā izaugsme ir atkarīga ne tikai no revolucionāra izpētes, bet arī no praktiskās īstenošanas. Uzņēmumi ir sapratuši, ka AI vērtība parādās, kad tā tiek iestrādāta darbplūsmās, produktos un pakalpojumos, ko izmanto miljoniem cilvēku. Līdz ar to rīku izstrādātāji ir intensīvi koncentrējušies uz berzes samazināšanu ceļā no koncepcijas līdz ražošanai.
Rezultāts ir bagātīga risinājumu ekosistēma, kas attiecas uz katru AI attīstības dzīves cikla posmu. Sākot ar datu sagatavošanu un beidzot ar modeļu apmācību, izvietošanu, uzraudzību un iterāciju, mūsdienu rīki piešķir prioritāti sadarbspējai, atkārtotai izmantošanai un pieejamībai, nezaudējot veiktspēju vai kontroli.
Izpētīsim nozīmīgākos sasniegumus galvenajās AI izstrādes rīku kategorijās, pārbaudot gan visprogresīvākās inovācijas, gan pārbaudītus risinājumus, kas turpina sniegt rezultātus.
Šīs pārmaiņas atspoguļo nobriedušās AI nozares atziņu, ka tās turpmākā izaugsme ir atkarīga ne tikai no revolucionāra izpētes, bet arī no praktiskās īstenošanas. Uzņēmumi ir sapratuši, ka AI vērtība parādās, kad tā tiek iestrādāta darbplūsmās, produktos un pakalpojumos, ko izmanto miljoniem cilvēku. Līdz ar to rīku izstrādātāji ir intensīvi koncentrējušies uz berzes samazināšanu ceļā no koncepcijas līdz ražošanai.
Rezultāts ir bagātīga risinājumu ekosistēma, kas attiecas uz katru AI attīstības dzīves cikla posmu. Sākot ar datu sagatavošanu un beidzot ar modeļu apmācību, izvietošanu, uzraudzību un iterāciju, mūsdienu rīki piešķir prioritāti sadarbspējai, atkārtotai izmantošanai un pieejamībai, nezaudējot veiktspēju vai kontroli.
Izpētīsim nozīmīgākos sasniegumus galvenajās AI izstrādes rīku kategorijās, pārbaudot gan visprogresīvākās inovācijas, gan pārbaudītus risinājumus, kas turpina sniegt rezultātus.
Pamatu modeļu platformas: jaunie celtniecības bloki
Iespējams, ka vislielākā pārmaiņa AI attīstībā ir bijusi pamata modeļu platformu parādīšanās. Šīs ekosistēmas nodrošina piekļuvi mūsdienīgiem iepriekš apmācītiem modeļiem, kurus var pielāgot, paplašināt un izvietot konkrētiem lietojumiem bez astronomiskām skaitļošanas izmaksām, kas saistītas ar apmācību no nulles.
Kas jauns:
OpenAI GPT izstrādātāju platforma ir dramatiski attīstījusies, ieviešot tos, ko viņi sauc par "kompozīcijas modeļiem" — specializētus to pamata arhitektūras variantus, kas optimizēti noteiktām jomām, piemēram, veselības aprūpei, juridiskajiem pakalpojumiem, finanšu pakalpojumiem un zinātniskajai pētniecībai. Šie modeļi ir aprīkoti ar uzlabotām faktu garantijām un domēnspecifiskām spriešanas spējām, kas ievērojami pārspēj vispārējas nozīmes versijas to specializētajās jomās.
Anthropic's Claude Studio šogad ir ieguvusi ievērojamu tirgus daļu ar savu pieeju "vadāmai paaudzei". Viņu jaunākais piedāvājums ietver bezprecedenta smalkgraudainu modeļu izvades kontroli, ļaujot izstrādātājiem norādīt precīzus ierobežojumus attiecībā uz toni, struktūru, argumentācijas pieeju un pat citēšanas standartiem. Uz dokumentāciju orientētā pieeja ir padarījusi tos īpaši populārus uzņēmumu izstrādātāju vidū, kuri strādā saskaņā ar stingrām atbilstības prasībām.
Google Gemini Pro Tools beidzot ir izpildījis solījumu par patiesi multimodālu attīstību. Viņu vienotais API ļauj nemanāmi integrēt tekstu, attēlu, audio un video izpratni lietojumprogrammās ar iespaidīgu pārsūtīšanas mācīšanos starp modalitātēm. Viņu "spriešanas grafika" vizualizācijas rīks ir kļuvis neaizstājams izstrādātājiem, kuri strādā pie sarežģītiem daudzpakāpju procesiem.
Kas darbojas:
Hugging Face Hub joprojām ir Šveices armijas MI izstrādes nazis, turpinot piedāvāt nozarē plašāko atvērtā pirmkoda modeļu izvēli. Viņu "modeļu karšu" standarts ir kļuvis par de facto veidu, kā dokumentēt modeļu raksturlielumus, un to novērtēšanas līderu tabulas nodrošina būtisku caurskatāmību jomā, kuru bieži aizēno mārketinga apgalvojumi. To integrācija ar populārajām MLOps platformām nozīmē, ka modeļi var pāriet no izpētes uz ražošanu ar minimālu berzi.
Azure AI Studio ir nostiprinājusi savu pozīciju kā vēlamā platforma uzņēmumu AI attīstībai, jo īpaši regulētajās nozarēs. Tā visaptverošās drošības, atbilstības un pārvaldības funkcijas risina visu organizatorisko problēmu spektru, savukārt tā nemanāmā integrācija ar plašāku Azure ekosistēmu vienkāršo ceļu uz ražošanu. Platformas stingrā versiju kontrole un pārbaudāmības līdzekļi ir padarījuši to īpaši populāru finanšu, veselības aprūpes un valdības sektorā.
Bezkoda un zema koda AI izstrāde
Atšķirība starp "AI speciālistu" un "parasto izstrādātāju" turpina izplūst, jo rīki padara pieejamas sarežģītas ML iespējas, izmantojot vizuālās saskarnes un vienkāršotus programmēšanas modeļus. Šī demokratizācija ir atraisījusi organizāciju radošumu, jo domēna eksperti arvien vairāk spēj ieviest AI risinājumus bez dziļām tehniskām zināšanām.
Kas jauns:
DataRobot AutoML+ ir pārspējis tradicionālās automatizētās mašīnmācīšanās robežas. Viņu jaunākā platforma ne tikai apstrādā modeļu atlasi un hiperparametru regulēšanu – tā automātiski izstrādā funkcijas, nosaka un risina datu kvalitātes problēmas un pat ģenerē sintētiskos datus, lai novērstu klases nelīdzsvarotības problēmas. Sistēma sniedz skaidrus skaidrojumus par katru lēmumu, pārvēršot to, kas kādreiz bija melnā kaste, par izglītojošu rīku, kas palīdz lietotājiem attīstīt patiesas ML zināšanas.
Izlabojamais AI šogad kļuva par pārsteiguma veiksmes stāstu, kas ir pionieris tam, ko viņi sauc par "dabiskās valodas AI attīstību". Lietotāji apraksta vēlamo lietojumprogrammas darbību vienkāršā angļu valodā, un sistēma ģenerē gan nepieciešamos modeļus, gan ieviešanas kodu. Lai gan tas vēl nav piemērots ļoti sarežģītiem lietojumiem, tas ir ievērojami paātrinājis prototipu izveidi un koncepcijas pierādījumu izstrādi.
Microsoft Power AI ir paplašinājis savu darbību ārpus biznesa analītiķiem, lai kļūtu par nopietnu rīku lietojumprogrammu izstrādātājiem. Tā vizuālais interfeiss viedo darbplūsmu projektēšanai tagad atbalsta pielāgotu modeļu integrāciju, sarežģītu orķestrēšanu un detalizētu izvietošanas opciju kontroli. Plašu uzraudzības iespēju pievienošana ir padarījusi to piemērotu ražošanas lietojumprogrammām, ne tikai prototipiem.
Kas darbojas:
Streamlit joprojām dominē kā ātrākais veids, kā veidot datus un ML lietojumprogrammas, izmantojot Python. Tā reaktīvais programmēšanas modelis un plašā komponentu bibliotēka ir padarījuši to par galveno risinājumu iekšējiem rīkiem un datu lietotnēm. Nesenie papildinājumi, piemēram, atmiņu efektīva datu kadru apstrāde un uzlabotas vizualizācijas iespējas, ir saglabājušas to aktuālu pat tad, kad ir parādījušies specializētāki rīki.
Gradio joprojām ir nepārspējams tā vienkāršības dēļ, veidojot modeļu demonstrācijas un saskarnes. Tā spēja ātri apvienot modeļus ar intuitīvām lietotāja saskarnēm padara to nenovērtējamu, lai kopīgotu darbu ar ieinteresētajām personām un apkopotu cilvēku atsauksmes. Uzlaboto rindas un autentifikācijas funkciju pievienošana ir paplašinājusi tās lietderību no vienkāršām demonstrācijām līdz pilnvērtīgām iekšējām lietojumprogrammām.
Kas jauns:
OpenAI GPT izstrādātāju platforma ir dramatiski attīstījusies, ieviešot tos, ko viņi sauc par "kompozīcijas modeļiem" — specializētus to pamata arhitektūras variantus, kas optimizēti noteiktām jomām, piemēram, veselības aprūpei, juridiskajiem pakalpojumiem, finanšu pakalpojumiem un zinātniskajai pētniecībai. Šie modeļi ir aprīkoti ar uzlabotām faktu garantijām un domēnspecifiskām spriešanas spējām, kas ievērojami pārspēj vispārējas nozīmes versijas to specializētajās jomās.
Anthropic's Claude Studio šogad ir ieguvusi ievērojamu tirgus daļu ar savu pieeju "vadāmai paaudzei". Viņu jaunākais piedāvājums ietver bezprecedenta smalkgraudainu modeļu izvades kontroli, ļaujot izstrādātājiem norādīt precīzus ierobežojumus attiecībā uz toni, struktūru, argumentācijas pieeju un pat citēšanas standartiem. Uz dokumentāciju orientētā pieeja ir padarījusi tos īpaši populārus uzņēmumu izstrādātāju vidū, kuri strādā saskaņā ar stingrām atbilstības prasībām.
Google Gemini Pro Tools beidzot ir izpildījis solījumu par patiesi multimodālu attīstību. Viņu vienotais API ļauj nemanāmi integrēt tekstu, attēlu, audio un video izpratni lietojumprogrammās ar iespaidīgu pārsūtīšanas mācīšanos starp modalitātēm. Viņu "spriešanas grafika" vizualizācijas rīks ir kļuvis neaizstājams izstrādātājiem, kuri strādā pie sarežģītiem daudzpakāpju procesiem.
Kas darbojas:
Hugging Face Hub joprojām ir Šveices armijas MI izstrādes nazis, turpinot piedāvāt nozarē plašāko atvērtā pirmkoda modeļu izvēli. Viņu "modeļu karšu" standarts ir kļuvis par de facto veidu, kā dokumentēt modeļu raksturlielumus, un to novērtēšanas līderu tabulas nodrošina būtisku caurskatāmību jomā, kuru bieži aizēno mārketinga apgalvojumi. To integrācija ar populārajām MLOps platformām nozīmē, ka modeļi var pāriet no izpētes uz ražošanu ar minimālu berzi.
Azure AI Studio ir nostiprinājusi savu pozīciju kā vēlamā platforma uzņēmumu AI attīstībai, jo īpaši regulētajās nozarēs. Tā visaptverošās drošības, atbilstības un pārvaldības funkcijas risina visu organizatorisko problēmu spektru, savukārt tā nemanāmā integrācija ar plašāku Azure ekosistēmu vienkāršo ceļu uz ražošanu. Platformas stingrā versiju kontrole un pārbaudāmības līdzekļi ir padarījuši to īpaši populāru finanšu, veselības aprūpes un valdības sektorā.
Bezkoda un zema koda AI izstrāde
Atšķirība starp "AI speciālistu" un "parasto izstrādātāju" turpina izplūst, jo rīki padara pieejamas sarežģītas ML iespējas, izmantojot vizuālās saskarnes un vienkāršotus programmēšanas modeļus. Šī demokratizācija ir atraisījusi organizāciju radošumu, jo domēna eksperti arvien vairāk spēj ieviest AI risinājumus bez dziļām tehniskām zināšanām.
Kas jauns:
DataRobot AutoML+ ir pārspējis tradicionālās automatizētās mašīnmācīšanās robežas. Viņu jaunākā platforma ne tikai apstrādā modeļu atlasi un hiperparametru regulēšanu – tā automātiski izstrādā funkcijas, nosaka un risina datu kvalitātes problēmas un pat ģenerē sintētiskos datus, lai novērstu klases nelīdzsvarotības problēmas. Sistēma sniedz skaidrus skaidrojumus par katru lēmumu, pārvēršot to, kas kādreiz bija melnā kaste, par izglītojošu rīku, kas palīdz lietotājiem attīstīt patiesas ML zināšanas.
Izlabojamais AI šogad kļuva par pārsteiguma veiksmes stāstu, kas ir pionieris tam, ko viņi sauc par "dabiskās valodas AI attīstību". Lietotāji apraksta vēlamo lietojumprogrammas darbību vienkāršā angļu valodā, un sistēma ģenerē gan nepieciešamos modeļus, gan ieviešanas kodu. Lai gan tas vēl nav piemērots ļoti sarežģītiem lietojumiem, tas ir ievērojami paātrinājis prototipu izveidi un koncepcijas pierādījumu izstrādi.
Microsoft Power AI ir paplašinājis savu darbību ārpus biznesa analītiķiem, lai kļūtu par nopietnu rīku lietojumprogrammu izstrādātājiem. Tā vizuālais interfeiss viedo darbplūsmu projektēšanai tagad atbalsta pielāgotu modeļu integrāciju, sarežģītu orķestrēšanu un detalizētu izvietošanas opciju kontroli. Plašu uzraudzības iespēju pievienošana ir padarījusi to piemērotu ražošanas lietojumprogrammām, ne tikai prototipiem.
Kas darbojas:
Streamlit joprojām dominē kā ātrākais veids, kā veidot datus un ML lietojumprogrammas, izmantojot Python. Tā reaktīvais programmēšanas modelis un plašā komponentu bibliotēka ir padarījuši to par galveno risinājumu iekšējiem rīkiem un datu lietotnēm. Nesenie papildinājumi, piemēram, atmiņu efektīva datu kadru apstrāde un uzlabotas vizualizācijas iespējas, ir saglabājušas to aktuālu pat tad, kad ir parādījušies specializētāki rīki.
Gradio joprojām ir nepārspējams tā vienkāršības dēļ, veidojot modeļu demonstrācijas un saskarnes. Tā spēja ātri apvienot modeļus ar intuitīvām lietotāja saskarnēm padara to nenovērtējamu, lai kopīgotu darbu ar ieinteresētajām personām un apkopotu cilvēku atsauksmes. Uzlaboto rindas un autentifikācijas funkciju pievienošana ir paplašinājusi tās lietderību no vienkāršām demonstrācijām līdz pilnvērtīgām iekšējām lietojumprogrammām.
MLOps: pilna AI dzīves cikla pārvaldība
Mašīnmācīšanās operācijas ir attīstījušās no jaunas disciplīnas par pamatprasību organizācijām, kas plašā mērogā ievieš AI. Mūsdienu MLOps rīki attiecas uz visu dzīves ciklu no eksperimentēšanas līdz ražošanai ar arvien sarežģītākām pārraudzības, versiju veidošanas un pārvaldības iespējām.
Kas jauns:
Weights & Biases Enterprise ir paplašinājies ārpus eksperimentu izsekošanas, lai piedāvātu visaptverošu platformu visa ML dzīves cikla pārvaldībai. Viņu jaunākais laidiens iepazīstina ar "W&B Governance", kas nodrošina vēl nebijušu redzamību modeļu izcelsmē, datu izcelsmē un izvietošanas vēsturē. Platforma tagad kalpo gan kā tehnisks rīks inženieriem, gan atbilstības risinājums riska un juridiskajām komandām.
OctoAI Edge ir mainījis malu izvietošanu ar savu "adaptīvo secinājumu" tehnoloģiju. Modeļi, kas izvietoti, izmantojot to platformu, automātiski pielāgo savas precizitātes un skaitļošanas prasības, pamatojoties uz ierīces iespējām un reāllaika veiktspējas metriku. Šis sasniegums ļauj vienam un tam pašam modelim optimāli darboties dažādās ierīcēs, sākot no augstākās klases serveriem līdz IoT ierīcēm, kuru resursi ir ierobežoti.
Anyscale Ray Pro ir kļuvis par izvēles risinājumu izplatītām AI darba slodzēm. Viņu pārvaldītā Ray platforma vienkāršo aprēķinu izvietošanu klasteros, ļaujot komandām mērogot apmācību un izdarīt secinājumus, nepārvaldot infrastruktūras sarežģītību. Viņu "vienotā skaitļošanas" pieeja ir izrādījusies īpaši vērtīga multimodālajiem modeļiem, kuriem nepieciešami neviendabīgi skaitļošanas resursi.
Kas darbojas:
MLflow joprojām ir visplašāk izmantotā atvērtā pirmkoda MLOps platforma, kas gūst labumu no plaša kopienas atbalsta un integrācijas ar lielākajiem mākoņpakalpojumu sniedzējiem. Tās modulārā pieeja ļauj komandām pēc vajadzības pieņemt konkrētus komponentus — izsekošanu, projektus, modeļus vai reģistru —, savukārt valodas agnostiskais dizains atbalsta dažādas tehniskās ekosistēmas.
DVC (datu versijas kontrole) joprojām ir būtiska, lai pārvaldītu ML datu kopas ar tādu pašu stingrību, ko tradicionāli piemēro kodam. Tā Git līdzīgā saskarne datu versiju veidošanai ir padarījusi to par standartu reproducējamai mašīnmācībai, jo īpaši regulētās vidēs, kur datu līnija ir atbilstības prasība.
Kas jauns:
Weights & Biases Enterprise ir paplašinājies ārpus eksperimentu izsekošanas, lai piedāvātu visaptverošu platformu visa ML dzīves cikla pārvaldībai. Viņu jaunākais laidiens iepazīstina ar "W&B Governance", kas nodrošina vēl nebijušu redzamību modeļu izcelsmē, datu izcelsmē un izvietošanas vēsturē. Platforma tagad kalpo gan kā tehnisks rīks inženieriem, gan atbilstības risinājums riska un juridiskajām komandām.
OctoAI Edge ir mainījis malu izvietošanu ar savu "adaptīvo secinājumu" tehnoloģiju. Modeļi, kas izvietoti, izmantojot to platformu, automātiski pielāgo savas precizitātes un skaitļošanas prasības, pamatojoties uz ierīces iespējām un reāllaika veiktspējas metriku. Šis sasniegums ļauj vienam un tam pašam modelim optimāli darboties dažādās ierīcēs, sākot no augstākās klases serveriem līdz IoT ierīcēm, kuru resursi ir ierobežoti.
Anyscale Ray Pro ir kļuvis par izvēles risinājumu izplatītām AI darba slodzēm. Viņu pārvaldītā Ray platforma vienkāršo aprēķinu izvietošanu klasteros, ļaujot komandām mērogot apmācību un izdarīt secinājumus, nepārvaldot infrastruktūras sarežģītību. Viņu "vienotā skaitļošanas" pieeja ir izrādījusies īpaši vērtīga multimodālajiem modeļiem, kuriem nepieciešami neviendabīgi skaitļošanas resursi.
Kas darbojas:
MLflow joprojām ir visplašāk izmantotā atvērtā pirmkoda MLOps platforma, kas gūst labumu no plaša kopienas atbalsta un integrācijas ar lielākajiem mākoņpakalpojumu sniedzējiem. Tās modulārā pieeja ļauj komandām pēc vajadzības pieņemt konkrētus komponentus — izsekošanu, projektus, modeļus vai reģistru —, savukārt valodas agnostiskais dizains atbalsta dažādas tehniskās ekosistēmas.
DVC (datu versijas kontrole) joprojām ir būtiska, lai pārvaldītu ML datu kopas ar tādu pašu stingrību, ko tradicionāli piemēro kodam. Tā Git līdzīgā saskarne datu versiju veidošanai ir padarījusi to par standartu reproducējamai mašīnmācībai, jo īpaši regulētās vidēs, kur datu līnija ir atbilstības prasība.
Datu rīki AI izstrādei
Atzīšana, ka datu kvalitāte būtiski ierobežo modeļa veiktspēju, ir palielinājusi specializētu datu rīku nozīmi AI izstrādes kaudzē. Mūsdienu risinājumi attiecas uz sagatavošanu, marķēšanu, sintētisko datu ģenerēšanu un pastāvīgu kvalitātes uzraudzību.
Kas jauns:
LabelGPT ir pārveidojis datu marķēšanu, izmantojot paradigmu "mācīt pēc piemēra". Tā vietā, lai pieprasītu izsmeļošas anotācijas vadlīnijas, sistēma apgūst marķēšanas modeļus no neliela piemēru kopuma, pēc tam konsekventi piemēro tos lielās datu kopās. Cilvēku pārbaudītāji sniedz atsauksmes par neskaidriem gadījumiem, nepārtraukti uzlabojot sistēmas izpratni par uzdevumu.
SyntheticAI risina pastāvīgo datu trūkuma problēmu, izmantojot izsmalcināto sintētisko datu ģenerēšanu. Atšķirībā no iepriekšējām pieejām, kas bieži radīja nereālus piemērus, to uz fiziku balstītā simulācija un pretrunīgās metodes rada apmācības datus, no kuriem modeļi var efektīvi vispārināt. Platforma ir izrādījusies īpaši vērtīga datorredzes un sensoru datu lietojumprogrammās, kur reālās pasaules datu vākšana ir dārga vai nepraktiska.
Galileo Data Observatory ir ieviesusi nepārtrauktu datu kvalitātes uzraudzību ML cauruļvadiem. Sistēma automātiski nosaka izplatīšanas maiņas, anomālijas un kvalitātes problēmas ražošanas datos, brīdinot komandas pirms modeļa veiktspējas pasliktināšanās. Tā spēja savienot datu kvalitātes metriku tieši ar biznesa KPI ir padarījusi to populāru organizācijās, kurās modeļa uzticamība tieši ietekmē ieņēmumus.
Kas darbojas:
Snorkel Flow joprojām ir izcils programmatiskās marķēšanas jomā, ļaujot komandām kodēt domēna zināšanas kā marķēšanas funkcijas, nevis manuāli anotēt tūkstošiem piemēru. Tās pieeja joprojām ir īpaši efektīva NLP uzdevumiem un specializētās jomās, kur precīzai anotācijai ir nepieciešamas ekspertu zināšanas.
Great Expectations joprojām ir datu validācijas standarts ML konveijeros. Tās deklaratīvā pieeja datu kvalitātes gaidu noteikšanai ir izrādījusies efektīva dažādos datu tipos un jomās. Integrācija ar populāriem orķestrēšanas rīkiem nodrošina, ka kvalitātes pārbaudes tiek iegultas visā ML dzīves ciklā.
Kas jauns:
LabelGPT ir pārveidojis datu marķēšanu, izmantojot paradigmu "mācīt pēc piemēra". Tā vietā, lai pieprasītu izsmeļošas anotācijas vadlīnijas, sistēma apgūst marķēšanas modeļus no neliela piemēru kopuma, pēc tam konsekventi piemēro tos lielās datu kopās. Cilvēku pārbaudītāji sniedz atsauksmes par neskaidriem gadījumiem, nepārtraukti uzlabojot sistēmas izpratni par uzdevumu.
SyntheticAI risina pastāvīgo datu trūkuma problēmu, izmantojot izsmalcināto sintētisko datu ģenerēšanu. Atšķirībā no iepriekšējām pieejām, kas bieži radīja nereālus piemērus, to uz fiziku balstītā simulācija un pretrunīgās metodes rada apmācības datus, no kuriem modeļi var efektīvi vispārināt. Platforma ir izrādījusies īpaši vērtīga datorredzes un sensoru datu lietojumprogrammās, kur reālās pasaules datu vākšana ir dārga vai nepraktiska.
Galileo Data Observatory ir ieviesusi nepārtrauktu datu kvalitātes uzraudzību ML cauruļvadiem. Sistēma automātiski nosaka izplatīšanas maiņas, anomālijas un kvalitātes problēmas ražošanas datos, brīdinot komandas pirms modeļa veiktspējas pasliktināšanās. Tā spēja savienot datu kvalitātes metriku tieši ar biznesa KPI ir padarījusi to populāru organizācijās, kurās modeļa uzticamība tieši ietekmē ieņēmumus.
Kas darbojas:
Snorkel Flow joprojām ir izcils programmatiskās marķēšanas jomā, ļaujot komandām kodēt domēna zināšanas kā marķēšanas funkcijas, nevis manuāli anotēt tūkstošiem piemēru. Tās pieeja joprojām ir īpaši efektīva NLP uzdevumiem un specializētās jomās, kur precīzai anotācijai ir nepieciešamas ekspertu zināšanas.
Great Expectations joprojām ir datu validācijas standarts ML konveijeros. Tās deklaratīvā pieeja datu kvalitātes gaidu noteikšanai ir izrādījusies efektīva dažādos datu tipos un jomās. Integrācija ar populāriem orķestrēšanas rīkiem nodrošina, ka kvalitātes pārbaudes tiek iegultas visā ML dzīves ciklā.
AI — vietējās attīstības vides
Tradicionālās izstrādes vides tika izstrādātas deterministiskajai programmatūras inženierijai, nevis eksperimentālai, uz datiem balstītai AI izstrādei. Ir parādījušās jaunas paaudzes mērķtiecīgi izveidotas vides, lai risinātu AI inženieru unikālas darbplūsmas.
Kas jauns:
VSCode AI Studio ir pārveidots no paplašinājuma uz visaptverošu mākslīgā intelekta izstrādes vidi. Veidots uz pazīstamā VSCode pamata, tas pievieno īpašas iespējas modeļu izstrādei, atkļūdošanai un profilēšanai. Īpaši labi tika novērtēta tā funkcija "semantiskā meklēšana vairākos posmos", ļaujot izstrādātājiem vaicāt eksperimenta vēsturi, izmantojot dabisku valodu.
JupyterLab AI ir no jauna izgudrojis cienījamo piezīmjdatora saskarni ar AI specifiskiem uzlabojumiem. Sistēmā tagad ir iekļauta iebūvēta eksperimentu izsekošana, datu vizualizācijas ieteikumi un sadarbības līdzekļi, kas īpaši izstrādāti modeļu izstrādes darbplūsmām. "Izpildāmās dokumentācijas" pievienošana nodrošina, ka piezīmjdatori joprojām ir noderīgi gan kā izstrādes rīki, gan kā komandas zināšanu bāze.
GitHub Copilot Studio ir attīstījusies no koda pabeigšanas līdz visaptverošai AI pāra programmēšanas videi. Sistēma tagad saprot projekta kontekstu, piedāvājot ne tikai koda fragmentus, bet arī arhitektūras pieejas, testēšanas stratēģijas un iespējamās optimizācijas iespējas. Tā spēja izskaidrot kodu dabiskā valodā ir padarījusi to par nenovērtējamu mācību līdzekli komandām, kas uzņem jaunus dalībniekus.
Kas darbojas:
PyCharm AI turpina nodrošināt visplašāko Python IDE pieredzi AI izstrādātājiem. Tā dziļā izpratne par ML ietvariem, veiktspējas profilēšanas rīkiem un attālās izstrādes iespējām padara to īpaši piemērotu ražošanas līmeņa AI inženierijai, nevis izpētei.
Databricks AI Lakehouse joprojām ir izvēles platforma organizācijām, kas strādā ar liela mēroga datu un skaitļošanas prasībām. Tā vienotā pieeja datu inženierijai, analītikai un mašīnmācībai vienkāršo AI darbplūsmu no gala līdz galam, savukārt pārvaldītā infrastruktūra novērš darbības sarežģītību.
Kas jauns:
VSCode AI Studio ir pārveidots no paplašinājuma uz visaptverošu mākslīgā intelekta izstrādes vidi. Veidots uz pazīstamā VSCode pamata, tas pievieno īpašas iespējas modeļu izstrādei, atkļūdošanai un profilēšanai. Īpaši labi tika novērtēta tā funkcija "semantiskā meklēšana vairākos posmos", ļaujot izstrādātājiem vaicāt eksperimenta vēsturi, izmantojot dabisku valodu.
JupyterLab AI ir no jauna izgudrojis cienījamo piezīmjdatora saskarni ar AI specifiskiem uzlabojumiem. Sistēmā tagad ir iekļauta iebūvēta eksperimentu izsekošana, datu vizualizācijas ieteikumi un sadarbības līdzekļi, kas īpaši izstrādāti modeļu izstrādes darbplūsmām. "Izpildāmās dokumentācijas" pievienošana nodrošina, ka piezīmjdatori joprojām ir noderīgi gan kā izstrādes rīki, gan kā komandas zināšanu bāze.
GitHub Copilot Studio ir attīstījusies no koda pabeigšanas līdz visaptverošai AI pāra programmēšanas videi. Sistēma tagad saprot projekta kontekstu, piedāvājot ne tikai koda fragmentus, bet arī arhitektūras pieejas, testēšanas stratēģijas un iespējamās optimizācijas iespējas. Tā spēja izskaidrot kodu dabiskā valodā ir padarījusi to par nenovērtējamu mācību līdzekli komandām, kas uzņem jaunus dalībniekus.
Kas darbojas:
PyCharm AI turpina nodrošināt visplašāko Python IDE pieredzi AI izstrādātājiem. Tā dziļā izpratne par ML ietvariem, veiktspējas profilēšanas rīkiem un attālās izstrādes iespējām padara to īpaši piemērotu ražošanas līmeņa AI inženierijai, nevis izpētei.
Databricks AI Lakehouse joprojām ir izvēles platforma organizācijām, kas strādā ar liela mēroga datu un skaitļošanas prasībām. Tā vienotā pieeja datu inženierijai, analītikai un mašīnmācībai vienkāršo AI darbplūsmu no gala līdz galam, savukārt pārvaldītā infrastruktūra novērš darbības sarežģītību.
Izmēģiniet MI savā tīmekļa vietnē 60 sekundēs
Skatiet, kā mūsu MI acumirklī analizē jūsu tīmekļa vietni un izveido personalizētu tērzēšanas robotu - bez reģistrācijas. Vienkārši ievadiet savu URL un vērojiet, kā tas darbojas!
Gatavs 60 sekundēs
Nav nepieciešamas programmēšanas prasmes
100% droši
Specializēti rīki jaunām AI paradigmām
Tā kā AI izstrāde atšķiras no tradicionālajām uzraudzītajām mācīšanās pieejām, ir parādījušies specializēti rīki, lai atbalstītu jaunas paradigmas, piemēram, pastiprināšanas mācības, grafiku neironu tīkli un AI aģentu izstrāde.
Kas jauns:
AgentForge ir kļuvusi par vadošo platformu autonomu AI aģentu izstrādei. Sistēma nodrošina sastatnes tādu aģentu izveidei, testēšanai un izvietošanai, kas var plānot darbību secību, izmantot rīkus un pielāgoties mainīgajai videi. Tās simulācijas vide un novērtēšanas sistēmas ir padarījušas to īpaši vērtīgu klientu apkalpošanas, procesu automatizācijas un radošu uzdevumu aģentu izstrādei.
GraphAI Studio pievēršas uz grafikiem balstītu pieeju pieaugošajai nozīmei AI. Platforma vienkāršo darbu ar grafiku neironu tīkliem, zināšanu grafikiem un uz grafikiem balstītu argumentāciju, padarot šīs jaudīgās metodes pieejamas izstrādātājiem bez īpašām zināšanām. Tās vizualizācijas rīki un vaicājumu veidotāji ir īpaši slavēti par to, ka diagrammas sarežģītība ir pārvaldāma.
RLHF Workbench risina sarežģīto uzdevumu saskaņot modeļus ar cilvēku vēlmēm, pastiprinot mācīšanos no cilvēku atgriezeniskās saites. Platforma racionalizē atsauksmju vākšanu, atlīdzības modeļu apmācību un RLHF konveijera ieviešanu, padarot šo progresīvo tehniku pieejamu organizācijām bez specializētām pētniecības komandām.
Kas darbojas:
Ray RLlib joprojām ir visplašākā atvērtā koda bibliotēka apmācības pastiprināšanai. Tā mērogojamā arhitektūra un vismodernāko algoritmu ieviešana ir padarījusi to par pamatu ražošanas RL lietojumprogrammām dažādās jomās, sākot no robotikas līdz ieteikumu sistēmām.
Langchain ir sevi pierādījis kā būtisku rīku komplektu ar LLM darbināmu lietojumprogrammu veidošanai. Tās komponenti ātrai projektēšanai, izguvei paplašinātai ģenerēšanai un domu ķēdes spriešanai ir kļuvuši par standarta pamatelementiem izstrādātājiem, kuri strādā ar pamatu modeļiem.
Kas jauns:
AgentForge ir kļuvusi par vadošo platformu autonomu AI aģentu izstrādei. Sistēma nodrošina sastatnes tādu aģentu izveidei, testēšanai un izvietošanai, kas var plānot darbību secību, izmantot rīkus un pielāgoties mainīgajai videi. Tās simulācijas vide un novērtēšanas sistēmas ir padarījušas to īpaši vērtīgu klientu apkalpošanas, procesu automatizācijas un radošu uzdevumu aģentu izstrādei.
GraphAI Studio pievēršas uz grafikiem balstītu pieeju pieaugošajai nozīmei AI. Platforma vienkāršo darbu ar grafiku neironu tīkliem, zināšanu grafikiem un uz grafikiem balstītu argumentāciju, padarot šīs jaudīgās metodes pieejamas izstrādātājiem bez īpašām zināšanām. Tās vizualizācijas rīki un vaicājumu veidotāji ir īpaši slavēti par to, ka diagrammas sarežģītība ir pārvaldāma.
RLHF Workbench risina sarežģīto uzdevumu saskaņot modeļus ar cilvēku vēlmēm, pastiprinot mācīšanos no cilvēku atgriezeniskās saites. Platforma racionalizē atsauksmju vākšanu, atlīdzības modeļu apmācību un RLHF konveijera ieviešanu, padarot šo progresīvo tehniku pieejamu organizācijām bez specializētām pētniecības komandām.
Kas darbojas:
Ray RLlib joprojām ir visplašākā atvērtā koda bibliotēka apmācības pastiprināšanai. Tā mērogojamā arhitektūra un vismodernāko algoritmu ieviešana ir padarījusi to par pamatu ražošanas RL lietojumprogrammām dažādās jomās, sākot no robotikas līdz ieteikumu sistēmām.
Langchain ir sevi pierādījis kā būtisku rīku komplektu ar LLM darbināmu lietojumprogrammu veidošanai. Tās komponenti ātrai projektēšanai, izguvei paplašinātai ģenerēšanai un domu ķēdes spriešanai ir kļuvuši par standarta pamatelementiem izstrādātājiem, kuri strādā ar pamatu modeļiem.
Integrācija un sadarbspēja
Tā kā mākslīgais intelekts kļūst iegults visās tehniskajās grupās, rīki, kas atvieglo integrāciju ar esošajām sistēmām un darbplūsmām, ir ieguvuši nozīmi. Šie risinājumi ir vērsti uz to, lai AI iespējas būtu pieejamas, izmantojot pazīstamas paradigmas un saskarnes.
Kas jauns:
LangServe Enterprise ir radījis revolūciju ar LLM darbināmu pakalpojumu izvēršanā, izmantojot "LLM kā mikropakalpojuma" pieeju. Platforma apstrādā modeļu izvietošanas, mērogošanas, uzraudzības un versiju sarežģītību, atklājot viedās iespējas, izmantojot standarta REST API. Tā atbalsts kanāriju izvietošanai un A/B testēšanai ir padarījis to īpaši vērtīgu, lai pakāpeniski ieviestu AI iespējas esošajās lietojumprogrammās.
Vercel AI SDK Pro ir vienkāršojis AI funkciju pievienošanu tīmekļa lietojumprogrammām, izmantojot visaptverošo React un Next.js komponentu bibliotēku. Sistēma apstrādā straumēšanas atbildes, ātruma ierobežošanu, atkāpšanās gadījumus un kešatmiņu, ļaujot priekšgala izstrādātājiem ieviest sarežģītas AI mijiedarbības bez aizmugursistēmas zināšanām.
TensorFlow.js Enterprise ir nodrošinājis augstas veiktspējas klienta puses AI ražošanas lietojumprogrammās. Ietvars tagad ietver automātisku modeļu optimizāciju dažādām ierīcēm, sarežģītas kešatmiņas stratēģijas un konfidencialitātes saglabāšanas metodes jutīgām lietojumprogrammām. Tā spēja palaist modeļus pilnībā ierīcē ir padarījusi to par standartu lietojumprogrammām ar stingrām privātuma prasībām vai bezsaistes funkcionalitātes vajadzībām.
Kas darbojas:
FastAPI joprojām ir izstrādātājiem draudzīgākais veids, kā parādīt modeļus, izmantojot REST API. Tā automātiskā dokumentācijas ģenerēšana, tipa pārbaude un veiktspējas raksturlielumi padara to ideāli piemērotu modeļu apkalpošanas galapunktu izveidei, savukārt tā Python pamats nodrošina saderību ar plašāku ML ekosistēmu.
Apache Airflow turpina izcilību sarežģītu ML darbplūsmu organizēšanā. Tā operatora modelis un plašā integrācijas bibliotēka padara to par standartu daudzo soļu koordinēšanai, kas saistītas ar apmācību, novērtēšanu un modeļu izvietošanu, jo īpaši uzņēmuma vidē.
Kas jauns:
LangServe Enterprise ir radījis revolūciju ar LLM darbināmu pakalpojumu izvēršanā, izmantojot "LLM kā mikropakalpojuma" pieeju. Platforma apstrādā modeļu izvietošanas, mērogošanas, uzraudzības un versiju sarežģītību, atklājot viedās iespējas, izmantojot standarta REST API. Tā atbalsts kanāriju izvietošanai un A/B testēšanai ir padarījis to īpaši vērtīgu, lai pakāpeniski ieviestu AI iespējas esošajās lietojumprogrammās.
Vercel AI SDK Pro ir vienkāršojis AI funkciju pievienošanu tīmekļa lietojumprogrammām, izmantojot visaptverošo React un Next.js komponentu bibliotēku. Sistēma apstrādā straumēšanas atbildes, ātruma ierobežošanu, atkāpšanās gadījumus un kešatmiņu, ļaujot priekšgala izstrādātājiem ieviest sarežģītas AI mijiedarbības bez aizmugursistēmas zināšanām.
TensorFlow.js Enterprise ir nodrošinājis augstas veiktspējas klienta puses AI ražošanas lietojumprogrammās. Ietvars tagad ietver automātisku modeļu optimizāciju dažādām ierīcēm, sarežģītas kešatmiņas stratēģijas un konfidencialitātes saglabāšanas metodes jutīgām lietojumprogrammām. Tā spēja palaist modeļus pilnībā ierīcē ir padarījusi to par standartu lietojumprogrammām ar stingrām privātuma prasībām vai bezsaistes funkcionalitātes vajadzībām.
Kas darbojas:
FastAPI joprojām ir izstrādātājiem draudzīgākais veids, kā parādīt modeļus, izmantojot REST API. Tā automātiskā dokumentācijas ģenerēšana, tipa pārbaude un veiktspējas raksturlielumi padara to ideāli piemērotu modeļu apkalpošanas galapunktu izveidei, savukārt tā Python pamats nodrošina saderību ar plašāku ML ekosistēmu.
Apache Airflow turpina izcilību sarežģītu ML darbplūsmu organizēšanā. Tā operatora modelis un plašā integrācijas bibliotēka padara to par standartu daudzo soļu koordinēšanai, kas saistītas ar apmācību, novērtēšanu un modeļu izvietošanu, jo īpaši uzņēmuma vidē.
Drošība un atbildīgi AI rīki
Tā kā AI lietojumprogrammas apstrādā arvien sensitīvākus uzdevumus un datus, rīki, kas vērsti uz drošību, privātumu un atbildīgu izstrādi, ir kļuvuši par būtiskām izstrādes komplekta sastāvdaļām.
Kas jauns:
Robust Intelligence Platform piedāvā visaptverošu AI sistēmu drošības testēšanu. Platforma automātiski identificē ievainojamības, sākot no tūlītējas injekcijas uzbrukumiem līdz datu saindēšanai un izvairīšanās paņēmieniem. Tā nepārtrauktās uzraudzības iespējas atklāj jaunus draudus izvietotajiem modeļiem, palīdzot organizācijām saglabāt drošības stāvokli, attīstoties uzbrukuma metodoloģijām.
AI Fairness 360 Enterprise ir paplašinājies no pētniecības rīka līdz ražošanas platformai, lai identificētu un mazinātu neobjektivitāti AI sistēmās. Sistēma tagad atbalsta automātisku novirzes noteikšanu dažādos modeļu tipos ar specializētām iespējām multimodālām sistēmām, kur novirze var izpausties sarežģītos veidos. Tās labošanas ieteikumi palīdz komandām risināt identificētās problēmas, nezaudējot modeļa veiktspēju.
Privacy Dynamics AI ievieš sarežģītas atšķirīgas privātuma metodes, lai apmācītu sensitīvus datus. Platforma ļauj organizācijām iegūt vērtību no aizsargātas informācijas, vienlaikus nodrošinot matemātiskas garantijas pret privātuma noplūdi. Tā adaptīvā privātuma budžeta plānošana automātiski līdzsvaro privātuma aizsardzību pret modeļa utilītu, pamatojoties uz lietošanas gadījumu prasībām.
Kas darbojas:
OWASP LLM drošības verifikācijas standarts ir kļuvis par nozares etalonu uz LLM balstītu lietojumprogrammu nodrošināšanā. Tā visaptverošā sistēma aptver visu lietojumprogrammu dzīves ciklu no datu apstrādes līdz izvietošanai, sniedzot skaidras vadlīnijas izstrādātājiem un drošības komandām. Komplektā esošais testēšanas rīks automatizē verifikāciju atbilstoši standarta prasībām.
AWS Security Hub for ML turpina ieņemt vadošo pozīciju mākoņdatošanas drošībā ML darbplūsmām. Tās integrētā pieeja aptver infrastruktūras drošību, piekļuves kontroli, šifrēšanu un atbilstības uzraudzību, vienkāršojot drošības pārvaldību komandām, kuras izvieto modeļus AWS.
Kas jauns:
Robust Intelligence Platform piedāvā visaptverošu AI sistēmu drošības testēšanu. Platforma automātiski identificē ievainojamības, sākot no tūlītējas injekcijas uzbrukumiem līdz datu saindēšanai un izvairīšanās paņēmieniem. Tā nepārtrauktās uzraudzības iespējas atklāj jaunus draudus izvietotajiem modeļiem, palīdzot organizācijām saglabāt drošības stāvokli, attīstoties uzbrukuma metodoloģijām.
AI Fairness 360 Enterprise ir paplašinājies no pētniecības rīka līdz ražošanas platformai, lai identificētu un mazinātu neobjektivitāti AI sistēmās. Sistēma tagad atbalsta automātisku novirzes noteikšanu dažādos modeļu tipos ar specializētām iespējām multimodālām sistēmām, kur novirze var izpausties sarežģītos veidos. Tās labošanas ieteikumi palīdz komandām risināt identificētās problēmas, nezaudējot modeļa veiktspēju.
Privacy Dynamics AI ievieš sarežģītas atšķirīgas privātuma metodes, lai apmācītu sensitīvus datus. Platforma ļauj organizācijām iegūt vērtību no aizsargātas informācijas, vienlaikus nodrošinot matemātiskas garantijas pret privātuma noplūdi. Tā adaptīvā privātuma budžeta plānošana automātiski līdzsvaro privātuma aizsardzību pret modeļa utilītu, pamatojoties uz lietošanas gadījumu prasībām.
Kas darbojas:
OWASP LLM drošības verifikācijas standarts ir kļuvis par nozares etalonu uz LLM balstītu lietojumprogrammu nodrošināšanā. Tā visaptverošā sistēma aptver visu lietojumprogrammu dzīves ciklu no datu apstrādes līdz izvietošanai, sniedzot skaidras vadlīnijas izstrādātājiem un drošības komandām. Komplektā esošais testēšanas rīks automatizē verifikāciju atbilstoši standarta prasībām.
AWS Security Hub for ML turpina ieņemt vadošo pozīciju mākoņdatošanas drošībā ML darbplūsmām. Tās integrētā pieeja aptver infrastruktūras drošību, piekļuves kontroli, šifrēšanu un atbilstības uzraudzību, vienkāršojot drošības pārvaldību komandām, kuras izvieto modeļus AWS.
Secinājums: izveidojiet savu AI izstrādes komplektu 2025. gadam
Aplūkojot AI izstrādes rīku ainavu 2025. gadā, parādās vairāki skaidri modeļi.
Integrācija, nevis izolācija: visveiksmīgākie rīki atzīst, ka AI izstrāde nenotiek izolēti. Tie piešķir prioritāti integrācijai ar esošajām izstrādes darbplūsmām, datu sistēmām un darbības procesiem.
Abstrakcijas ar evakuācijas lūkām: efektīvi rīki nodrošina augsta līmeņa abstrakcijas, kas vienkāršo parastos uzdevumus, vienlaikus ļaujot izstrādātājiem vajadzības gadījumā piekļūt zemāka līmeņa vadīklām. Šis līdzsvars nodrošina gan ātru attīstību, gan precīzu kontroli.
Atbildība pēc dizaina: vadošie rīki tagad ietver drošības, privātuma un godīguma apsvērumus kā pirmās klases funkcijas, nevis pēcpārdomas. Šīs pārmaiņas atspoguļo nozares pieaugošo atziņu, ka atbildīga AI attīstība ir gan ētiska nepieciešamība, gan biznesa nepieciešamība.
Sadarbības inteliģence: visnovatoriskākie rīki izmanto pašu AI, lai uzlabotu izstrādātāju produktivitāti, radot labvēlīgu ciklu, kurā AI palīdz veidot labāku AI. No koda ģenerēšanas līdz datu kvalitātes ieteikumiem šīs palīgfunkcijas pavairo cilvēka iespējas.
Veidojot savu AI izstrādes kopu 2025. gadam un turpmākiem gadiem, ņemiet vērā ne tikai atsevišķu rīku iespējas, bet arī to, kā tās tiek veidotas saskaņotā darbplūsmā. Visefektīvākās organizācijas parasti apvieno:
Pamatu modeļu platformas, kas nodrošina jaudīgas iepriekš apmācītas iespējas
Bezkoda/zema koda rīki ātrai prototipēšanai un domēna ekspertu pilnvarošanai
Visaptveroši MLO, lai pārvaldītu pilnu izstrādes dzīves ciklu
Specializēti rīki, kas risina unikālas jūsu domēna prasības un lietošanas gadījumus
Integrācijas risinājumi, kas savieno AI iespējas ar esošajām sistēmām
Drošības un atbildības rīki, kas atbilst jūsu riska profilam
Lai gan konkrētu rīku izvēle būs atkarīga no jūsu organizācijas tehniskās ekosistēmas, lietošanas gadījumiem un komandas zināšanām, šajā pārskatā izceltās sistēmas un platformas atspoguļo pašreizējo AI izstrādes sasniegumu. Pārdomāti apvienojot šīs iespējas, izstrādes komandas var mazāk koncentrēties uz infrastruktūras problēmām un vairāk koncentrēties uz AI risinājumu radīšanu, kas nodrošina patiesu biznesa un lietotāju vērtību.
Mūsdienās pieejamie rīki padara mākslīgā intelekta izstrādi pieejamāku, uzticamāku un produktīvāku nekā jebkad agrāk — ļaujot izveidot jaunas paaudzes viedās lietojumprogrammas, kuras būtu bijis ārkārtīgi sarežģīti izveidot tikai pirms dažiem gadiem.
Integrācija, nevis izolācija: visveiksmīgākie rīki atzīst, ka AI izstrāde nenotiek izolēti. Tie piešķir prioritāti integrācijai ar esošajām izstrādes darbplūsmām, datu sistēmām un darbības procesiem.
Abstrakcijas ar evakuācijas lūkām: efektīvi rīki nodrošina augsta līmeņa abstrakcijas, kas vienkāršo parastos uzdevumus, vienlaikus ļaujot izstrādātājiem vajadzības gadījumā piekļūt zemāka līmeņa vadīklām. Šis līdzsvars nodrošina gan ātru attīstību, gan precīzu kontroli.
Atbildība pēc dizaina: vadošie rīki tagad ietver drošības, privātuma un godīguma apsvērumus kā pirmās klases funkcijas, nevis pēcpārdomas. Šīs pārmaiņas atspoguļo nozares pieaugošo atziņu, ka atbildīga AI attīstība ir gan ētiska nepieciešamība, gan biznesa nepieciešamība.
Sadarbības inteliģence: visnovatoriskākie rīki izmanto pašu AI, lai uzlabotu izstrādātāju produktivitāti, radot labvēlīgu ciklu, kurā AI palīdz veidot labāku AI. No koda ģenerēšanas līdz datu kvalitātes ieteikumiem šīs palīgfunkcijas pavairo cilvēka iespējas.
Veidojot savu AI izstrādes kopu 2025. gadam un turpmākiem gadiem, ņemiet vērā ne tikai atsevišķu rīku iespējas, bet arī to, kā tās tiek veidotas saskaņotā darbplūsmā. Visefektīvākās organizācijas parasti apvieno:
Pamatu modeļu platformas, kas nodrošina jaudīgas iepriekš apmācītas iespējas
Bezkoda/zema koda rīki ātrai prototipēšanai un domēna ekspertu pilnvarošanai
Visaptveroši MLO, lai pārvaldītu pilnu izstrādes dzīves ciklu
Specializēti rīki, kas risina unikālas jūsu domēna prasības un lietošanas gadījumus
Integrācijas risinājumi, kas savieno AI iespējas ar esošajām sistēmām
Drošības un atbildības rīki, kas atbilst jūsu riska profilam
Lai gan konkrētu rīku izvēle būs atkarīga no jūsu organizācijas tehniskās ekosistēmas, lietošanas gadījumiem un komandas zināšanām, šajā pārskatā izceltās sistēmas un platformas atspoguļo pašreizējo AI izstrādes sasniegumu. Pārdomāti apvienojot šīs iespējas, izstrādes komandas var mazāk koncentrēties uz infrastruktūras problēmām un vairāk koncentrēties uz AI risinājumu radīšanu, kas nodrošina patiesu biznesa un lietotāju vērtību.
Mūsdienās pieejamie rīki padara mākslīgā intelekta izstrādi pieejamāku, uzticamāku un produktīvāku nekā jebkad agrāk — ļaujot izveidot jaunas paaudzes viedās lietojumprogrammas, kuras būtu bijis ārkārtīgi sarežģīti izveidot tikai pirms dažiem gadiem.
