Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Одновременно Sakana и ByteDance о новой инфраструктуре обучения ИИ-агентов На этой неделе вышли 3 работы от ведущих ИИ-лабораторий, как ИИ-системы учатся развиваться без ручного вмешательства человека на каждом шаге. Так ByteDance Seed представили Agent-World - среда, которая сама себя расширяет и сама диагностирует слабости ИИ- агента. Это инфраструктурный слой для агентного RL. А Sakana AI выпустила 2 исследования подряд, где в первой работе AC/DC речь о том, чтобы запустить процесс, где множество маленьких ИИ-моделей сами эволюционируют, придумывая друг для друга новые задачи. В результате получается команда экспертов, которые вместе работают лучше, чем один большой, и при этом потребляют меньше ресурсов. Авторы говорят, что в будущем такой подход приведёт к созданию коллективного ИИ, который будет вести себя как агенты в открытой среде. А во второй работе SSoT от Sakana AI - это про то, что LLM системно предвзяты, и вот SSoT решает это одним изменением промпта: модель сначала генерирует случайную строку, а после математически обрабатывает её для принятия решения. Причём тот же приём резко повышает разнообразие выходов в креативных задачах. Эти 3 работы показывают нам, что инфраструктура обучения ИИ-агентов - это вопрос не размера модели, а архитектуры коэволюции.