Prime Intellect lance la version préliminaire des vérificateurs v1, améliorant la formation et l'évaluation des agents IA

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La plateforme d'actualités AI + cryptomonnaie Prime Intellect a lancé Verifiers 0.2.0, une préversion de l'architecture Verifiers v1. Ce cadre open-source définit les tâches, les outils et les règles de notation pour les agents IA, avec le cadre prime-rl gérant l'entraînement des modèles. La version v1 sépare les tâches de l'exécution des agents, permettant leur réutilisation à travers plusieurs agents et environnements. Elle prend également en charge la journalisation des interactions des agents et des données au niveau des jetons selon les règles des cryptomonnaies. Les prochaines mises à jour incluront des environnements multi-agents et un support élargi du cadre.
ME AI News, selon la surveillance de Beating, la plateforme d'entraînement d'IA Prime Intellect a publié la version 0.2.0 des Verifiers, incluant une prévisualisation de l'architecture des Verifiers v1 de prochaine génération. Les Verifiers sont un cadre open source permettant de créer des épreuves, d'exécuter et d'évaluer les agents IA, utilisable pour l'évaluation des capacités et l'entraînement par apprentissage par renforcement. Prime Intellect a également mis à disposition le cadre d'entraînement de modèles prime-rl. En résumé, les Verifiers définissent les tâches, les outils et les règles d'évaluation, tandis que prime-rl entraîne les modèles en fonction des résultats des tâches. Les développeurs peuvent télécharger et déployer ces deux outils eux-mêmes. Prime Intellect gère également Environments Hub et Lab. Le premier permet de partager et de télécharger des environnements d'entraînement prêts à l'emploi, tandis que le second propose un service d'entraînement hébergé. Les développeurs peuvent déployer l'ensemble des outils eux-mêmes ou utiliser directement les environnements et la plateforme de calcul de Prime Intellect. La version précédente des Verifiers liait les tâches à la manière dont les agents les exécutaient. La v1 les sépare en trois composants : Taskset définit ce qu'il faut faire, quels outils fournir et comment évaluer ; Harness détermine comment l'agent accomplit la tâche ; Runtime décide si la tâche s'exécute localement, dans Docker ou dans un sandbox distant. La même tâche peut donc être exécutée avec différents agents comme Codex, Kimi Code ou Terminus 2, et dans différents environnements : local, Docker ou sandbox distant. Les développeurs n'ont plus besoin de réécrire les tâches et les règles d'évaluation à chaque changement d'agent ou d'environnement d'exécution. La v1 peut également enregistrer les appels de sous-agents, la compression du contexte et d'autres processus de branchement, tout en sauvegardant les ID de tokens et les probabilités logarithmiques nécessaires à l'apprentissage. La nouvelle version est mieux adaptée aux tâches longues s'étendant sur des centaines de cycles et permet d'utiliser directement les trajectoires d'exécution des agents pour l'apprentissage par renforcement. La future version 1.0.0 prévoit d'ajouter un environnement multi-agents et d'améliorer le support des cadres d'environnement tels qu'OpenEnv, NeMo Gym et OpenReward. (Source : BlockBeats)
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