Representantenes hus fremmet nylig et stort nytt lovforslag om «markedsstruktur» med overveldende støtte fra begge partier (294 mot 134, med 78 demokrater som støtte). Dette lovforslaget, Digital Asset Market Clarity Act eller "CLARITY Act" (HR 3633) vil etablere et klart regelverk for digitale aktivamarkeder. Lovforslaget går nå videre til Senatet, som jobber med sin egen versjon av markedsstrukturlovgivning som vil bli informert av CLARITY. Hvis det blir vedtatt, vil dette lovforslaget etablere klare kjøreregler for blokkjedesystemer – og avslutte årene med usikkerhet som har kvalt innovasjon, utsatt forbrukere for skade og favorisert profitører som omfavner ugjennomsiktighet fremfor gründerne som streber etter åpenhet. I likhet med Securities Act av 1933, som etablerte investorbeskyttelse og drev et århundre med amerikansk kapitaldannelse, kan CLARITY Act være en generasjonslov. Når våre juridiske rammeverk er utformet for både å fremme innovasjon og beskytte forbrukere, leder Amerika – og verden drar nytte av det. CLARITY er den typen mulighet. Mens denne lovgivningen bygger på det tverrpolitiske momentumet til fjorårets FIT21-lovforslag, forbedrer CLARITY det på flere viktige måter, som vi skisserer nedenfor: dekker hva utbyggerne trenger å vite, og hvorfor dette lovforslaget er avgjørende for å samkjøre innovasjon, forbrukerbeskyttelse og amerikansk nasjonal sikkerhet. Lær mer om The CLARITY Act i tråden nedenfor. Og finn hele innlegget av @milesjennings & Aiden Slavin:

+1 for "kontekstteknikk" over "rask utvikling". Folk assosierer spørsmål med korte oppgavebeskrivelser du vil gi en LLM i din daglige bruk. I alle LLM-apper med industriell styrke er kontekstteknikk den delikate kunsten og vitenskapen om å fylle kontekstvinduet med akkurat den riktige informasjonen for neste trinn. Vitenskap fordi å gjøre dette riktig innebærer oppgavebeskrivelser og forklaringer, noen få skuddeksempler, RAG, relaterte (muligens multimodale) data, verktøy, tilstand og historie, komprimering ... For lite eller av feil form, og LLM har ikke riktig kontekst for optimal ytelse. For mye eller for irrelevant, og LLM-kostnadene kan gå opp og ytelsen kan gå ned. Å gjøre dette bra er høyst ikke-trivielt. Og kunst på grunn av den veiledende intuisjonen rundt LLM-psykologi til menneskeånder. I tillegg til selve kontekstutviklingen, må en LLM-app: - bryte opp problemer helt riktig i kontrollflyter - Pakk kontekstvinduene helt riktig - sende anrop til LLM-er av riktig type og kapasitet - håndtere UIUX-flyter for genereringsverifisering - mye mer - rekkverk, sikkerhet, evals, parallellitet, forhåndshenting, ... Så kontekstteknikk er bare en liten del av et fremvoksende tykt lag med ikke-triviell programvare som koordinerer individuelle LLM-anrop (og mye mer) til fullstendige LLM-apper. Begrepet "ChatGPT-innpakning" er sliten og veldig, veldig feil.