प्राइम इंटेलेक्ट ने वेरिफायर्स v1 प्रीव्यू लॉन्च किया, जिससे एआई एजेंट प्रशिक्षण और मूल्यांकन में सुधार हुआ

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AI + क्रिप्टोकरेंसी समाचार प्लेटफॉर्म प्राइम इंटेलेक्ट ने वेरिफायर्स 0.2.0 लॉन्च किया है, जो वेरिफायर्स v1 आर्किटेक्चर का एक प्रीव्यू है। यह ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क AI एजेंट्स के लिए कार्य, उपकरण और स्कोरिंग नियम परिभाषित करता है, जिसमें प्राइम-rl फ्रेमवर्क मॉडल प्रशिक्षण को प्रबंधित करता है। संस्करण v1 कार्यों को एजेंट निष्पादन से अलग करता है, जिससे एजेंट और वातावरणों के बीच पुनः उपयोग संभव होता है। यह क्रिप्टोकरेंसी नियमों के अंतर्गत एजेंट अंतःक्रियाओं और टोकन-स्तरीय डेटा के लिए लॉगिंग का समर्थन भी करता है। भविष्य के अपडेट में मल्टी-एजेंट वातावरण और व्यापक फ्रेमवर्क समर्थन शामिल होंगे।
ME AI संदेश, एनालिटिक्स Beating के माध्यम से मॉनिटरिंग के अनुसार, AI ट्रेनिंग प्लेटफॉर्म Prime Intellect ने verifiers 0.2.0 जारी किया है और इसमें अगली पीढ़ी के Verifiers v1 की आर्किटेक्चर प्रीव्यू उपलब्ध कराई है। Verifiers AI Agent के लिए प्रश्न बनाने, उन्हें चलाने और स्कोर करने का एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसका उपयोग क्षमता मूल्यांकन और रीइनफोर्समेंट लर्निंग ट्रेनिंग के लिए किया जा सकता है। Prime Intellect ने prime-rl मॉडल ट्रेनिंग फ्रेमवर्क को भी ओपन-सोर्स किया है। सरल शब्दों में, Verifiers कार्य, उपकरण और स्कोरिंग नियमों को परिभाषित करता है, जबकि prime-rl कार्य परिणामों के आधार पर मॉडल को ट्रेन करता है। डेवलपर्स इन दोनों टूल्स को स्वयं डाउनलोड और डिप्लॉय कर सकते हैं। Prime Intellect Environments Hub और Lab दोनों का संचालन करता है। पहला पहले से तैयार ट्रेनिंग वातावरण साझा करने और डाउनलोड करने के लिए है, जबकि दूसरा होस्टेड ट्रेनिंग सेवाएं प्रदान करता है। डेवलपर्स पूरा सेट स्वयं डिप्लॉय कर सकते हैं, या Prime Intellect के वातावरण और कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म का सीधे उपयोग कर सकते हैं। पुराने Verifiers में कार्य और Agent के चलाने का तरीका एक साथ जुड़े हुए थे। v1 में इसे तीन हिस्सों में बाँटा गया है: Taskset क्या करना है, कौन से उपकरण प्रदान करने हैं, और कैसे स्कोर करना है; Harness Agent को कार्य पूरा करने के लिए कैसे मार्गदर्शन करता है; Runtime कार्य स्थानीय, Docker, या रिमोट सैंडबॉक्स में कैसे चलता है। इस प्रकार, एक ही कार्य Codex, Kimi Code, Terminus 2 आदि Agent के साथ प्रयोग किया जा सकता है, या स्थानीय, Docker, या रिमोट सैंडबॉक्स में चलाया जा सकता है। डेवलपर्स को प्रत्येक Agent या नई निष्पादन परिवेश में परिवर्तन पर कार्य और स्कोरिंग नियम पुनः लिखने की आवश्यकता नहीं है। v1 सब-Agent कॉल, संदर्भ संपीड़न, और अन्य ब्रांच प्रक्रियाओं को पंजीकृत कर सकता है, साथ ही ट्रेनिंग के लिए Token ID और log probabilities को सहेज सकता है। नया संस्करण सैकड़ों पाशों की लंबी प्रक्रियाओं के लिए अधिक उपयुक्त है, साथ ही Agent की प्रदर्शन पथ को सीधे Rl में प्रयोग किया जा सकता है। 1.0.0 में मल्टी-एजेंट परिवेशों को मिलाने, OpenEnv, NeMo Gym, OpenReward जैसे परिवेश-फ्रेमवर्क्स के समर्थन में सुधार की योजना है। (स्रोत: BlockBeats)
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