Prime Intellect ra mắt bản xem trước Verifiers v1, nâng cao việc đào tạo và đánh giá AI Agent

iconKuCoinFlash
Chia sẻ
AI summary iconTóm tắt
Nền tảng tin tức AI + tiền điện tử Prime Intellect đã ra mắt Verifiers 0.2.0, bản xem trước của kiến trúc Verifiers v1. Khung mã nguồn mở này định nghĩa các tác vụ, công cụ và quy tắc đánh giá cho các tác nhân AI, với khung prime-rl quản lý việc huấn luyện mô hình. Phiên bản v1 tách biệt các tác vụ khỏi việc thực thi tác nhân, cho phép tái sử dụng across các tác nhân và môi trường. Nó cũng hỗ trợ ghi log cho các tương tác tác nhân và dữ liệu ở cấp token theo các quy tắc tiền điện tử. Các bản cập nhật trong tương lai sẽ bao gồm môi trường đa tác nhân và hỗ trợ khung rộng hơn.
ME AI tin tức, theo giám sát của Beating, nền tảng đào tạo AI Prime Intellect đã phát hành verifiers 0.2.0 và công bố bản xem trước kiến trúc Verifiers v1 thế hệ tiếp theo. Verifiers là khung mã nguồn mở dùng để đặt câu hỏi, chạy và chấm điểm cho AI Agent, có thể áp dụng trong đánh giá năng lực và đào tạo học tăng cường. Prime Intellect cũng đã mở nguồn khung đào tạo mô hình prime-rl. Nói một cách đơn giản, Verifiers chịu trách nhiệm xác định nhiệm vụ, công cụ và quy tắc chấm điểm, trong khi prime-rl đào tạo mô hình dựa trên kết quả nhiệm vụ. Các nhà phát triển có thể tự tải về và triển khai hai bộ công cụ này. Prime Intellect đồng thời vận hành Environments Hub và Lab. Environments Hub dùng để chia sẻ và tải về các môi trường đào tạo sẵn có, trong khi Lab cung cấp dịch vụ đào tạo được quản lý. Các nhà phát triển có thể tự triển khai toàn bộ bộ công cụ hoặc sử dụng trực tiếp môi trường và nền tảng tính toán của Prime Intellect. Phiên bản cũ của Verifiers gắn liền cách thức chạy nhiệm vụ với Agent. Phiên bản v1 tách chúng thành ba phần: Taskset quy định phải làm gì, cung cấp những công cụ nào và chấm điểm như thế nào; Harness quyết định cách Agent hoàn thành nhiệm vụ; Runtime xác định nhiệm vụ sẽ chạy trên máy cục bộ, Docker hay sandbox từ xa. Nhờ đó, cùng một nhiệm vụ có thể sử dụng các Agent như Codex, Kimi Code, Terminus 2 hoặc chạy trên máy cục bộ, Docker hoặc sandbox từ xa. Nhà phát triển không cần viết lại nhiệm vụ và quy tắc chấm điểm mỗi khi thay đổi Agent hoặc môi trường thực thi. Phiên bản v1 còn có thể ghi lại các quá trình phân nhánh như gọi Agent con và nén ngữ cảnh, đồng thời lưu trữ ID Token và xác suất log cần thiết cho quá trình đào tạo. Bản mới phù hợp hơn với các nhiệm vụ dài kéo dài hàng trăm vòng và có thể trực tiếp sử dụng hành trình chạy của Agent cho học tăng cường. Phiên bản 1.0.0 trong tương lai dự kiến bổ sung hỗ trợ môi trường đa Agent và hoàn thiện khả năng tương thích với các khung môi trường như OpenEnv, NeMo Gym và OpenReward. (Nguồn: BlockBeats)
Nguồn:Hiển thị bản gốc
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụng và Tiết lộ rủi ro của chúng tôi.