Недавно Палата представителей продвинула важный новый законопроект о "структуре рынка" с подавляющей двупартийной поддержкой (294 против 134, при этом 78 демократов поддержали). Этот законопроект, Закон о ясности на рынке цифровых активов или "Закон о ясности" (HR 3633), установит четкую регуляторную основу для рынков цифровых активов. Законопроект теперь переходит в Сенат, который работает над своей версией законодательства о структуре рынка, которая будет основываться на Законе о ясности. Если законопроект будет принят, он установит четкие правила для блокчейн-систем — положив конец годам неопределенности, которые сдерживали инновации, подвергали потребителей риску и способствовали наживе тех, кто предпочитал непрозрачность, в ущерб предпринимателям, стремящимся к прозрачности. Как Закон о ценных бумагах 1933 года, который установил защиту инвесторов и стал основой столетия формирования капитала в США, Закон о ясности может стать законом поколения. Когда наши правовые рамки созданы для того, чтобы как способствовать инновациям, так и защищать потребителей, Америка ведет — и мир выигрывает. Закон о ясности — это именно такая возможность. Хотя это законодательство основывается на двупартийном импульсе законопроекта FIT21 прошлого года, Закон о ясности улучшает его в нескольких ключевых аспектах, которые мы описываем ниже: охватывая то, что необходимо знать строителям, и почему этот законопроект имеет решающее значение для согласования инноваций, защиты потребителей и национальной безопасности США. Узнайте больше о Законе о ясности в теме ниже. И найдите полный пост от @milesjennings и Aiden Slavin:

+1 за "инженерию контекста" вместо "инженерии подсказок". Люди ассоциируют подсказки с короткими описаниями задач, которые вы даете LLM в повседневном использовании. Однако в каждом промышленном приложении LLM инженерия контекста — это тонкое искусство и наука заполнения окна контекста именно той информацией, которая нужна для следующего шага. Наука, потому что правильное выполнение этого включает описания задач и объяснения, примеры с несколькими образцами, RAG, связанные (возможно, мультимодальные) данные, инструменты, состояние и историю, сжатие... Слишком мало или неправильной формы, и LLM не имеет правильного контекста для оптимальной работы. Слишком много или слишком неуместно, и затраты LLM могут возрасти, а производительность может снизиться. Сделать это хорошо — это крайне нетривиально. И искусство, потому что это связано с интуицией о психологии LLM и духах людей. Кроме самой инженерии контекста, приложение LLM должно: - правильно разбивать проблемы на контрольные потоки - правильно упаковывать окна контекста - отправлять вызовы к LLM нужного типа и возможностей - обрабатывать потоки UIUX генерации-проверки - и многое другое - защитные меры, безопасность, оценки, параллелизм, предварительная выборка, ... Таким образом, инженерия контекста — это всего лишь небольшая часть возникающего толстого слоя нетривиального программного обеспечения, которое координирует отдельные вызовы LLM (и многое другое) в полные приложения LLM. Термин "обертка ChatGPT" устарел и на самом деле очень, очень неверен.