AIMPACT ニュース：5月19日（UTC+8）、Beatingの監視によると、Prime Intellectは自己進化可能な完全合成環境「general-agent」をオープンソースで公開しました。このリリースの核心は、タスク生成を二人のプレイヤーによるゲームとして設計することです：合成器とソルバーが交互に競い合います。現在、4,504個のタスクと8,000個以上の独自ツールを含む大規模な状態データベースが自動構築されています。 このフレームワークはシンプルなシードタスクから始まり、9つの戦略（条件制約、ノイズ指令、エンティティ間の結合など）を用いてタスクをt0からt4までの5段階の難易度に分割します。合成器はデータベース、インタラクティブツール、検証関数を含むタスクを設計し、ソルバーはそのタスクをクリアしようと試みます。通過率が特定の難易度範囲内にあるタスクのみが保持され、最も難しいレベルが次の進化のシードとなります。 公式テストでは、この環境で合成された4,400以上のトラジェクトリのみを使用して30Bパラメータモデルを微調整した結果、BFCLベンチマークでツール呼び出しの正確性が18.9%から52.3%まで向上しました。 このメカニズムにより、モデルは人手でアノテートされた静的データセットへの依存から解放されます。モデル間の直接的な競争を通じて、システムは難易度が制御され、意味的検証を備えた訓練データを継続的に自動生成できます。 （出典：BlockBeats）
Prime Intellect、8,000以上のツールを備えた自己進化型AIエージェント環境をオープンソース化
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概要
Prime Intellectは5月19日（UTC+8）に、4,504のタスクと8,000以上のツールを備えた自己進化型AIエージェント環境をオープンソース化しました。この対抗的システムは、シンセサイザーとソルバーを使用して、基本的なタスクから5つの難易度レベルにわたる9つの戦略を通じて進化します。パス率の基準を満たすタスクのみが保持され、最も難しいタスクが新しいシードとして使用されます。300億パラメータのモデルを4,400の合成トラジェクトリーでファインチューニングした結果、BFCLベンチマークでのパフォーマンスは18.9%から52.3%に向上しました。この取り組みは、手動でアノテートされたデータセットへの依存を減らすことにより、流動性や暗号市場に影響を与える可能性があり、CFTの支援にも寄与する可能性があります。
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