AIMPACT mesajı, 19 Mayıs (UTC+8), Beating izleme sistemine göre, Prime Intellect, kendini geliştirebilen tamamen sentetik bir ortam olan general-agent adlı açık kaynaklı ajan eğitim ortamını duyurdu. Bu yayın, görev üretiminin iki oyunculu bir oyun haline getirilmesine dayanıyor: sentezleyici ve çözücü alternatif olarak birbirleriyle rekabet ediyor. Şu ana kadar 4.504 görev ve 8.000'den fazla benzersiz araç içeren büyük bir durum veritabanı otomatik olarak oluşturuldu. Bu çerçeve, basit bir tohum görevden başlayarak, 9 farklı stratejiyle görevleri t0'dan t4'e kadar beş zorluk seviyesine ayırıyor. Sentezleyici, veritabanı, etkileşim araçları ve doğrulama fonksiyonları içeren görevleri tasarlıyor; çözücü ise görevleri tamamlamayı deniyor. Yalnızca belirli zorluk aralıklarında geçiş oranına sahip görevler korunuyor ve en zor seviye, bir sonraki neslin tohumu olarak kullanılıyor. Resmi testlerde, sadece bu ortamda sentezlenen 4.400'den fazla izleme ile 30B parametreli bir modelin ince ayarı yapıldığında, BFCL referans testinde araç çağırma doğruluğu %18,9'dan %52,3'e yükseltildi. Bu mekanizma, modelin insan tarafından etiketlenmiş statik veri kümelerine olan bağımlılığını ortadan kaldırıyor. Modeller arasındaki doğrudan rekabet sayesinde, sistem, kontrol edilebilir zorlukta ve semantik doğrulama içeren eğitim verilerini sürekli olarak otomatik olarak üretiyor. (Kaynak: BlockBeats)
Prime Intellect, 8.000'den fazla araçla Kendini Geliştiren Yapay Zeka Ajan Ortamını Açık Kaynak Hale Getiriyor
KuCoinFlashPaylaş
Özet
Prime Intellect, 19 Mayıs'ta (UTC+8) kendi kendini geliştiren AI ajan ortamını açık kaynak yaptı ve 4.504 görev ile 8.000'den fazla araç sundu. Düşmanca sistem, temel görevlerden başlayarak beş zorluk seviyesinde dokuz stratejiyle gelişmek için bir sentezleyici ve çözücü kullanır. Geçme oran eşiğini karşılayan görevler yalnızca korunur ve en zorları yeni tohumlar olarak kullanılır. 30 milyar parametreli bir model, 4.400 sentetik trajektoriyle ince ayarlandıktan sonra BFCL performansı %18,9'dan %52,3'e yükseldi. Bu adım, el ile etiketlenmiş veri kümelerine olan bağımlılığı azaltarak likidite ve kripto piyasalarını etkileyebilir ve CFT çabalarına yardımcı olabilir.
Kaynak:Orijinalini göster
Yasal Uyarı: Bu sayfadaki bilgiler üçüncü şahıslardan alınmış olabilir ve KuCoin'in görüşlerini veya fikirlerini yansıtmayabilir. Bu içerik, herhangi bir beyan veya garanti olmaksızın yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sağlanmıştır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak yorumlanamaz. KuCoin, herhangi bir hata veya eksiklikten veya bu bilgilerin kullanımından kaynaklanan sonuçtan sorumlu değildir.
Dijital varlıklara yapılan yatırımlar riskli olabilir. Lütfen bir ürünün risklerini ve risk toleransınızı kendi finansal koşullarınıza göre dikkatlice değerlendirin. Daha fazla bilgi için lütfen Kullanım Koşullarımıza ve Risk Açıklamamıza bakınız.