MultiON AI Agent Q to kolejny ważny rozwój w dziedzinie AI. Prawie wszystkie osiągnięcia w dziedzinie AI są duże, więc jest prawie tak, jakby to była już norma. Technologia leżąca u podstaw MultiON AI Agent Q, która została stworzona dla autonomicznych agentów online, ma na celu rozwiązanie jednego z najtrudniejszych elementów rozwoju AI: umożliwienie dużym modelom językowym (LLM) poruszania się po skomplikowanych, dynamicznych ustawieniach.
AI zrozumie język AI dzięki MultiON AI Agent Q
Pomimo postępu w przetwarzaniu języka naturalnego, obecne modele AI często zawodzą w środowiskach interaktywnych, szczególnie w zadaniach wymagających rozumowania wieloetapowego. Problem leży w tradycyjnych metodach szkolenia, które w dużym stopniu opierają się na statycznych zestawach danych. Metody te nie przygotowują odpowiednio agentów AI do nieprzewidywalnej natury interakcji w świecie rzeczywistym, w których decyzje muszą być podejmowane w locie, a błędy mogą się łatwo kumulować.
Tutaj wkracza MultiON AI Agent Q. Kluczowa innowacja MultiON AI Agent Q polega na jego zdolności do planowania i samonaprawiania — funkcji, które są kluczowe dla autonomiczni agenci sieciowiPoprzez włączenie zaawansowanych technik, takich jak kierowane Wyszukiwanie drzew w Monte Carlo (MCTS) i Samokrytyka AIAgent Q oferuje więcej solidny i adaptacyjny podejście do szkolenia AI. Gwarantuje to, że agenci nie uczą się biernie z predefiniowanych danych, ale aktywnie się doskonalą poprzez interakcję ze swoim otoczeniem.
Analiza technologii MultiON AI Agent Q
Podstawą rozwiązania MultiON AI Agent Q jest połączenie kilku zaawansowanych technik, które współdziałają, aby przezwyciężyć ograniczenia istniejących agentów AI:
- Jednym z najważniejszych elementów jest kierowanie MCTSktóra umożliwia AI autonomiczne eksplorowanie różnych działań i stron internetowych. Ta technika równoważy potrzebę eksploracji i eksploatacji, pozwalając AI uczyć się z szerokiego zakresu możliwych scenariuszy. Generując różne i optymalne trajektorie, agent jest lepiej wyposażony do wykonywania złożonych zadań decyzyjnych.
- Kolejnym krytycznym aspektem MultiON AI Agent Q jest Mechanizm samokrytyki AITa funkcja pomaga agentowi usprawnić podejmowanie decyzji, zapewniając informacja zwrotna krok po kroku. Jest to szczególnie ważne w przypadku zadań długoterminowych, w których brak natychmiastowej informacji zwrotnej może utrudniać naukę. Samokrytyka AI pozwala agentowi na ciągłe doskonalenie się, nawet w sytuacjach, w których informacje zwrotne są rzadkie.
- Na koniec, Bezpośrednia optymalizacja preferencji (DPO) odgrywa ważną rolę w dostrajaniu modelu. Algorytm DPO generuje pary preferencji z danych wygenerowanych przez MCTS, umożliwiając agentowi uczenie się od zarówno udane, jak i nieudane ścieżkiTa metoda szkolenia bez polityki jest szczególnie skuteczna w dynamicznych środowiskach, w których umiejętność uczenia się na błędach z przeszłości ma kluczowe znaczenie.
Wpływ na świat rzeczywisty: walidacja agenta AI MultiON Q
Możliwości MultiON AI Agent Q to: nie tylko teoretyczne; zostały one sprawdzone w rzeczywistych warunkach. W eksperymencie z Open Table agenci MultiON poprawili wydajność LLaMa-3 model znacznie. Po zaledwie jednym dniu autonomicznego zbierania danych wskaźnik sukcesu wzrósł z 18,6% do 81,7%a dalsze udoskonalenie zwiększyło wskaźnik sukcesu do 95,4%Wyniki te podkreślają skuteczność technik stosowanych w MultiON AI Agent Q i pokazują jego potencjał do zrewolucjonizowania autonomicznej nawigacji w sieci.
Ogłaszamy nasze najnowsze przełomowe odkrycie badawcze:
Agent Q – wprowadza agentów AI nowej generacji z funkcjami planowania i samonaprawiania się za pomocą AI, z poprawą o 340% w stosunku do podstawowej wydajności bezstratnej LLama 3! fot.twitter.com/EdypdDn26M
— MultiOn (@MultiOn_AI) 13 sierpnia 2024 r.
MultiON AI Agent Q to coś więcej niż tylko innowacja technologiczna, ponieważ podczas gdy AI jest jeszcze w powijakach, zbudowanie AI, które rozumie AI, jest czymś zupełnie innym. Łącząc zaawansowane techniki wyszukiwania, samokrytykę AI i uczenie się przez wzmacnianie, MultiON AI Agent Q rozwiązuje problemy, które od dawna nękają agentów AI w dynamicznych środowiskach. W miarę jak MultiON nadal udoskonala i rozwija te technologie, potencjalne zastosowania są ogromne. Przyszłość inteligentnych autonomicznych agentów internetowych wygląda jaśniej niż kiedykolwiek pod przewodnictwem MultiON AI Agent Q.
Aby wyprzedzić konkurencję, zarówno deweloperzy, jak i użytkownicy mogą spodziewać się wydania MultiON AI Agent Q w tym roku. Dla tych, którzy chcą być wśród pierwszych, którzy zetkną się z tą przełomową technologią, dołączenie do lista oczekujących to jest kolejny krok.
Źródło wyróżnionego obrazu: WieloON
Source: W jaki sposób MultiON AI Agent Q zmienia metody szkolenia AI
