@MachineScholar コスト分析と理解のお手伝いをしていただき、本当に感謝しています。私自身、新しい情報に圧倒されていますが、若いコンピュータサイエンスのインターンたちはスポンジのように情報を吸収しているようです。彼らは私よりも8倍速く考えているかもしれません…。
私はインターンの一人に、2つの異なるDiscourseコミュニティ向けのAIプラグインに取り組んでもらっています。インターンには報酬を支払っていますが、彼らは安価であり、間違いなく熱意があります。主にAI作業を担当しているインターンは、カリフォルニア大学のコンピュータサイエンスプログラムに所属しており、未来を創造するであろう若いグループでのキャンパス内の議論はどのようなものなのか、しばしば疑問に思います。
あなたの自身の研究環境についても気になりますか？あなたはテクノロジーに深く関わっているように見えます。関わるのにこれほど素晴らしい時期はありません。とてもエキサイティングです。
次の質問では、新しいトピックを開始する予定です。インターンは、AIボットのためにGoogleカスタム検索とGitHubトークンアクセスを実装しています。これらが何であるかはよくわかりません。しかし、AIボットがGitHubリポジトリにアクセスしてドキュメントを検索できることを願っています…。何が可能かはわかりません。また、Discourse AIプラグインでRetrieval-Augmented Generation (RAG) が使用されているかどうかもわかりません。
DeepSeek R1とo1の有効性に関して、別のインターンがWebアプリUI（ChatGPT Plusを使用）を使用してCSプロジェクトにそれを使用することについて話していました。そのため、テストは非常にインフォーマルでしたが、インターンの一人によるDeepSeekへの熱意は大きかったです。
実際にAI実装に取り組んでいるインターンは、LLM間の違いについてはるかに控えめでした。彼らは主にコストと使用量の表を提供しており、現時点では使用量の違いに関するコメントは限られています。私たちはすべてのLLMをコミュニティに提供し、評価を依頼する予定です。そのため、インターンが現時点で意見を控えめにしているのは賢明です。
私の旅路におけるあなたの助けに、改めて感謝します。