Video is unavailable for watching
Show in Telegram
Palantir представила AIP Evolve - автономную оптимизацию ИИ-агентов на платформе AIP
AIP (Artificial Intelligence Platform, платформа искусственного интеллекта) - слой над Foundry, на котором Palantir строит и эксплуатирует промышленных ИИ-агентов поверх корпоративной онтологии.
Внутри - каталог из нескольких десятков моделей (Claude 4.x, GPT-5.x, Grok-4, Gemini 3, Llama 4, Mistral, o3/o4) с возможностью подключения собственных моделей, конструктор LLM-функций AIP Logic, среда сборки чатботов Chatbot Studio, тестовая среда AIP Evals, среда извлечения данных из документов Document Intelligence и агент-инженер AI FDE, который автономно строит онтологию, пишет преобразования и пакует функции голосовыми командами.
Развёртывание возможно в зонах Минобороны США IL2/IL4/IL5 - то есть комплекс уже сертифицирован под американскую военную инфраструктуру. Тот самый AIP, под капотом у MSS, который аппетитно поглядывает на укро-данные Brave1 Dataroom.
AIP Evolve - надстройка над AIP, которая в фоне «чинит» развёрнутых агентов: подменяет модели на более лёгкие, переписывает под них инструкции и - главное - выносит детерминированные операции из LLM в прямые запросы к онтологии. Флот агентов, оптимизирующий другой флот, без инженера в цикле.
Валидация - встроенными AIP Evals на автогенерированных тестах из живой онтологии (не синтетика); базовая версия и кандидат сравниваются по метрикам или через модель-арбитр.
Из демо:
⚙️ GPT-5.1 -> GPT-5.4 Nano на блоке распределения запасов - стоимость вычислений -97 %, метрики качества +7 п.п.
⚙️ Claude 3.5 Sonnet -> Haiku (-35 %) с автоматически переписанной под Haiku инструкцией и явными правилами классификации
⚙️ Удаление LLM-вызова целиком - Evolve обнаружил, что таблица замен запчастей уже лежит в онтологии, и заменил семантический поиск по PDF-руководствам жёстким запросом к БД. Один потенциальный галлюцинационный узел просто исчез
Военная проекция:
🤔 Оконечный узел / DDIL. Цикл «обучили в облаке -> автономно сжали под борт БпЛА или тактический планшет» становится бесшовным. Тяжёлый GPT на узком спутниковом канале и так не живёт - Evolve сам опускает его на оконечный узел, без переделки агента
🤔 Критические узлы. В целеуказании, оценке сопутствующего ущерба и учёте боеприпасов вероятностный LLM - это поверхность отказа. Evolve автономно ищет, где вызов модели можно заменить жёстким запросом к структурированной БД. Меньше галлюцинаций - меньше дружественного огня
🤔 OODA. Прогон агентов по сводкам за последние сутки без регрессии прошлых сценариев - непрерывная подстройка под смену тактики противника, а не «модель устарела за месяц»
Главный нюанс - всё работает только над качественной онтологией. А её Palantir строит из того, что в неё сливают. Так что Brave1 Dataroom противника - это и есть патронник: онтология - патрон, агент - ствол, Evolve - автоматический заряжающий 😏
⭐️ Полезная Нагрузка
AIP (Artificial Intelligence Platform, платформа искусственного интеллекта) - слой над Foundry, на котором Palantir строит и эксплуатирует промышленных ИИ-агентов поверх корпоративной онтологии.
Внутри - каталог из нескольких десятков моделей (Claude 4.x, GPT-5.x, Grok-4, Gemini 3, Llama 4, Mistral, o3/o4) с возможностью подключения собственных моделей, конструктор LLM-функций AIP Logic, среда сборки чатботов Chatbot Studio, тестовая среда AIP Evals, среда извлечения данных из документов Document Intelligence и агент-инженер AI FDE, который автономно строит онтологию, пишет преобразования и пакует функции голосовыми командами.
Развёртывание возможно в зонах Минобороны США IL2/IL4/IL5 - то есть комплекс уже сертифицирован под американскую военную инфраструктуру. Тот самый AIP, под капотом у MSS, который аппетитно поглядывает на укро-данные Brave1 Dataroom.
AIP Evolve - надстройка над AIP, которая в фоне «чинит» развёрнутых агентов: подменяет модели на более лёгкие, переписывает под них инструкции и - главное - выносит детерминированные операции из LLM в прямые запросы к онтологии. Флот агентов, оптимизирующий другой флот, без инженера в цикле.
Валидация - встроенными AIP Evals на автогенерированных тестах из живой онтологии (не синтетика); базовая версия и кандидат сравниваются по метрикам или через модель-арбитр.
Из демо:
⚙️ GPT-5.1 -> GPT-5.4 Nano на блоке распределения запасов - стоимость вычислений -97 %, метрики качества +7 п.п.
⚙️ Claude 3.5 Sonnet -> Haiku (-35 %) с автоматически переписанной под Haiku инструкцией и явными правилами классификации
⚙️ Удаление LLM-вызова целиком - Evolve обнаружил, что таблица замен запчастей уже лежит в онтологии, и заменил семантический поиск по PDF-руководствам жёстким запросом к БД. Один потенциальный галлюцинационный узел просто исчез
Военная проекция:
🤔 Оконечный узел / DDIL. Цикл «обучили в облаке -> автономно сжали под борт БпЛА или тактический планшет» становится бесшовным. Тяжёлый GPT на узком спутниковом канале и так не живёт - Evolve сам опускает его на оконечный узел, без переделки агента
🤔 Критические узлы. В целеуказании, оценке сопутствующего ущерба и учёте боеприпасов вероятностный LLM - это поверхность отказа. Evolve автономно ищет, где вызов модели можно заменить жёстким запросом к структурированной БД. Меньше галлюцинаций - меньше дружественного огня
🤔 OODA. Прогон агентов по сводкам за последние сутки без регрессии прошлых сценариев - непрерывная подстройка под смену тактики противника, а не «модель устарела за месяц»
Главный нюанс - всё работает только над качественной онтологией. А её Palantir строит из того, что в неё сливают. Так что Brave1 Dataroom противника - это и есть патронник: онтология - патрон, агент - ствол, Evolve - автоматический заряжающий 😏
⭐️ Полезная Нагрузка