Workday запускає команду досліджень AI для розвитку надійного та ефективного корпоративного штучного інтелекту

Workday, Inc., відома своїм корпоративним AI для HR, фінансів та IT, оголосила про створення команди Workday AI Research. Ця команда спеціалізується на технічних дослідженнях, спрямованих на вдосконалення AI, який є надійним і ефективним для підприємств. Дослідження цієї групи матимуть значний вплив на розвиток AI у компанії та допоможуть внести нові дані і методи в ширшу дослідницьку спільноту.

Фахівці Workday вже провели безліч досліджень, які стосуються ключових проблем корпоративного AI. Серед них — пам'ять агентів, пояснюваність, багатокористувацька оркестрація, оптимізація винагороди в навчанні AI, системи рекомендацій та адаптивне управління ресурсами. Останні роботи отримали визнання на провідних конференціях, таких як Міжнародна конференція з машинного навчання та конференція з обробки природної мови.

"Коли AI-агенти розвиваються і здатні запам'ятовувати контекст, підприємства стикаються з комплексними проблемами, пов'язаними з конфіденційністю, аудитом, ефективністю та точністю. Моделі, які можна знайти в магазинах, не можуть вирішити ці завдання," — зазначив Ґеррит Казмаєр, президент Workday. Команда Workday AI Research зосередиться на розв'язанні цих питань, поєднуючи науку та практичні потреби бізнесу.

Розвиток нової генерації дослідників AI

Для підтримки досліджень та поглиблення співпраці з академічною спільнотою компанія також запроваджує стипендію Workday AI Research для видатних докторантів, які працюють в напрямку AI та корпоративного програмного забезпечення. Стипендіати отримують 50,000 доларів на рік на дослідження, менторство та можливість співпраці із дослідниками Workday.

Останні досягнення Workday AI Research

Команда досліджує важливі питання, які постають перед організаціями під час впровадження AI:

Чи можуть AI-агенти запам'ятовувати дійсно важливу інформацію, не зберігаючи все? Вчені Workday розробили більш селективний підхід до пам'яті агентів, що дозволяє зберігати корисну інформацію та фільтрувати невідповідні дані. У тестах новий метод виявився на 12% точнішим і на 31% швидшим за конкурентів.

Чи можуть кілька AI-агентів приймати кращі рішення, ніж один? Розподіл складних завдань між спеціалізованими агентами покращив якість відповідей на 5.8%, демонструючи, що організації можуть досягати високої якості рекомендацій, дотримуючись при цьому чітких стандартів.

Чи дійсно AI-агент може забути інформацію? Дослідження показало, що стерти інформацію з пам'яті агента вдається не завжди, і в деяких випадках вона залишається відновною.

Отже, Workday AI Research допомагає створювати нові AI-інструменти, які є корисними, ефективними та прозорими для бізнесу.