Сегодня AI научный рейтинг №1 встроил рекурсивное самоукрепление в научный агент: суть в том, чтобы агент сам разбирал эксперименты, писал код для их запуска, а затем итеративно улучшал собственные стратегии на основе результатов, формируя самоподдерживающий цикл «эксперимент — обратная связь — апгрейд». Всего 17 голосов — и остальные исследования остались позади.
Эта линия естественно сочетается с агентским протоколом крипто-сферы: агент способен стабильно саморазвиваться, а ончейн-рынок исследований и протоколы симуляции экспериментов можно подключить напрямую. Агент сам планирует распределение средств для запуска гипотез, проверки выводов и публикации результатов в сети. $FET — это давно существующий ветеранский протокол координации агентов, $TAO — рынок подсети машинного обучения. Эти два направления совпадают с логикой агентного саморазвития, о которой говорится в статье.
Дальше: модель с длинным контекстом на 200K уже может работать на обычном ноутбуке, а это значит, что и на уровне персональных узлов можно запускать инференс больших моделей. Порог для аппаратного обеспечения для децентрализованного инференса снова снижается на один уровень. Другая статья, над которой сейчас ведётся работа, — про системы долгоживущих мультиагентов и стресс-тестирование: она рассматривает ту же категорию проблем, что и сегодняшнее рекурсивное самоукрепление — сможет ли агент выдержать накопленные сбои при длительных задачах.
#AI代理 #科学智能体 #AI
Эта линия естественно сочетается с агентским протоколом крипто-сферы: агент способен стабильно саморазвиваться, а ончейн-рынок исследований и протоколы симуляции экспериментов можно подключить напрямую. Агент сам планирует распределение средств для запуска гипотез, проверки выводов и публикации результатов в сети. $FET — это давно существующий ветеранский протокол координации агентов, $TAO — рынок подсети машинного обучения. Эти два направления совпадают с логикой агентного саморазвития, о которой говорится в статье.
Дальше: модель с длинным контекстом на 200K уже может работать на обычном ноутбуке, а это значит, что и на уровне персональных узлов можно запускать инференс больших моделей. Порог для аппаратного обеспечения для децентрализованного инференса снова снижается на один уровень. Другая статья, над которой сейчас ведётся работа, — про системы долгоживущих мультиагентов и стресс-тестирование: она рассматривает ту же категорию проблем, что и сегодняшнее рекурсивное самоукрепление — сможет ли агент выдержать накопленные сбои при длительных задачах.
#AI代理 #科学智能体 #AI
