Perplexity、AIが独自の検索パイプラインを書く「Search as Code」を発表
Perplexity が新しい検索アーキテクチャ「Search as Code」を発表。AIモデルがPythonで独自の検索パイプラインを記述可能になり、トークンコスト85%削減、OpenAI・Anthropicを上回るベンチマーク成績を実現しました。
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AIアーキテクチャ
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Allen Institute × UC Berkeley、Mixture-of-Experts モデルを12.5%に圧縮―EMO で AI 推論のコスト削減が現実に
Allen Institute for AI と UC Berkeley の研究チームが、従来の Mixture-of-Experts（MoE）モデルを、全エキスパートの12.5%だけで従来同等の性能を実現する新手法『EMO』を発表。メモリ制約環境での AI 運用が劇的に改善される可能性。
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