Camera Reprezentanților a avansat recent un nou proiect de lege major privind "structura pieței" cu un sprijin bipartizan covârșitor (294 la 134, cu 78 de democrați susținători). Acest proiect de lege, Digital Asset Market Clarity Act sau "CLARITY Act" (HR 3633) ar stabili un cadru de reglementare clar pentru piețele de active digitale. Proiectul de lege avansează acum la Senat, care lucrează la propria versiune a legislației privind structura pieței, care va fi informată de CLARITY. Dacă va fi adoptat, acest proiect de lege va stabili reguli clare pentru sistemele blockchain – punând capăt anilor de incertitudine care au înăbușit inovația, au expus consumatorii la daune și au favorizat profitorii care îmbrățișează opacitatea în detrimentul antreprenorilor care urmăresc transparența. La fel ca Legea Valorilor Mobiliare din 1933, care a stabilit protecția investitorilor și a alimentat un secol de formare de capital în SUA, Legea CLARITY ar putea fi o lege generațională. Când cadrele noastre legale sunt concepute atât pentru a stimula inovația, cât și pentru a proteja consumatorii, America conduce – și lumea beneficiază. CLARITATEA este acest tip de oportunitate. În timp ce această legislație se bazează pe impulsul bipartizan al proiectului de lege FIT21 de anul trecut, CLARITY îl îmbunătățește în mai multe moduri cheie, pe care le prezentăm mai jos: acoperind ceea ce trebuie să știe constructorii și de ce acest proiect de lege este crucial pentru alinierea inovației, protecției consumatorilor și securității naționale a SUA. Aflați mai multe despre Legea CLARITY în subiectul de mai jos. Și găsiți postarea completă de @milesjennings și Aiden Slavin:

+1 pentru "inginerie de context" față de "inginerie promptă". Oamenii asociază solicitările cu descrieri scurte ale sarcinilor pe care le-ai da unui LLM în utilizarea ta de zi cu zi. Când în fiecare aplicație LLM de putere industrială, ingineria contextului este arta delicată și știința de a umple fereastra contextului cu informațiile potrivite pentru pasul următor. Știință, deoarece a face acest lucru corect implică descrieri și explicații ale sarcinilor, câteva exemple de fotografii, RAG, date conexe (posibil multimodale), instrumente, stare și istorie, compactare... Prea puțin sau de forma greșită, iar LLM nu are contextul potrivit pentru performanțe optime. Prea mult sau prea irelevant și costurile LLM ar putea crește și performanța ar putea scădea. A face acest lucru bine nu este trivial. Și arta datorită intuiției călăuzitoare în jurul psihologiei LLM a spiritelor oamenilor. Pe lângă ingineria contextului în sine, o aplicație LLM trebuie: - împărțirea problemelor direct în fluxuri de control - Împachetați ferestrele contextuale corect - expedierea apelurilor către LLM-uri de tipul și capacitatea potrivite - gestionarea fluxurilor UIUX de verificare a generării - mult mai mult - bariere de protecție, securitate, evaluări, paralelism, preluare, ... Deci, ingineria contextului este doar o mică parte dintr-un strat gros emergent de software non-trivial care coordonează apelurile LLM individuale (și multe altele) în aplicații LLM complete. Termenul "ChatGPT wrapper" este obosit și foarte, foarte greșit.