يطلق Prime Intellect نسخة تجريبية من Verifiers v1، لتعزيز تدريب وتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي

ME AI رسالة، وفقًا لمراقبة Beating، أطلقت منصة تدريب الذكاء الاصطناعي Prime Intellect الإصدار 0.2.0 من Verifiers، وفتحت مقدمة لهيكل Verifiers v1 القادم. Verifiers هي إطار مفتوح المصدر لطرح المهام على وكلاء الذكاء الاصطناعي وتشغيلها وتقييمها، ويمكن استخدامها لتقييم القدرات وتدريب التعلم المعزز. كما أطلقت Prime Intellect بإصدار مفتوح المصدر إطار تدريب النموذج prime-rl. باختصار، تُحدد Verifiers المهام والأدوات وقواعد التقييم، بينما يُدرّب prime-rl النموذج بناءً على نتائج المهمة. يمكن للمطورين تنزيل ونشر هذين الأداتين بشكل مستقل. كما تدير Prime Intellect Environments Hub وLab. يُستخدم الأول لمشاركة وتنزيل بيئات التدريب الجاهزة، بينما يقدم الثاني خدمات تدريب مُستضافة. يمكن للمطورين نشر الأدوات كاملة بأنفسهم أو استخدام بيئات وقوة حوسبة Prime Intellect مباشرة. كانت الإصدارات القديمة من Verifiers تربط المهمة بطريقة تشغيل الوكيل. أما v1 فتقسمها إلى ثلاثة أجزاء: Taskset تحدد ما يجب فعله، والأدوات المتاحة، وكيفية التقييم؛ Harness تقرر كيفية قيام الوكيل بإكمال المهمة؛ Runtime تقرر ما إذا كانت المهمة ستُنفذ محليًا أو عبر Docker أو في بيئة معزولة عن بعد. وبالتالي، يمكن استخدام نفس المهمة مع وكلاء مثل Codex وKimi Code وTerminus 2، أو تنفيذها محليًا أو عبر Docker أو في بيئة معزولة عن بعد. لا يحتاج المطورون إلى إعادة كتابة المهام وقواعد التقييم كلما غيّروا الوكيل أو بيئة التنفيذ. كما يمكن لـv1 تسجيل عمليات استدعاء الوكلاء الفرعية وضغط السياق وغيرها من العمليات الفرعية، وحفظ معرفات Token ودرجات اللوغاريتمات المطلوبة للتدريب. الإصدار الجديد أكثر ملاءمة للمهام الطويلة التي تمتد لعدة مئات من الجولات، ويمكنه استخدام مسارات تشغيل الوكيل مباشرة في التعلم المعزز. ومن المخطط مستقبلًا لإصدار 1.0.0 إضافة دعم للبيئات متعددة الوكلاء، وتحسين دعم إطارات البيئات مثل OpenEnv وNeMo Gym وOpenReward. (المصدر: BlockBeats)