Hôm nay, bảng xếp hạng bài báo AI đứng đầu đã nhét việc tự cải tiến đệ quy vào trong tác nhân khoa học; cốt lõi là để tác nhân tự tách rời thí nghiệm, viết mã chạy thí nghiệm, rồi dùng kết quả để lặp lại và nâng cấp chiến lược của chính mình, hình thành vòng lặp tự thân «thí nghiệm—phản hồi—nâng cấp», với 17 phiếu đã bỏ xa các nghiên cứu khác một đoạn.

Luồng này vốn rất khớp với các giao thức tác nhân trong giới mã hóa: tác nhân có thể tự tiến hóa một cách ổn định, thị trường nghiên cứu trên chuỗi và giao thức mô phỏng thí nghiệm là có thể gắn thẳng vào, tác nhân tự điều phối vốn để chạy giả thuyết, xác thực kết luận và đưa kết quả lên chuỗi. $FET là giao thức lão làng chuyên phối hợp tác nhân, còn $TAO là thị trường của mạng con học máy; hai hướng này khớp với logic tự diễn tiến của tác nhân được nêu trong bài báo.

Đi xa hơn nữa, các mô hình ngữ cảnh dài 200K có thể chạy được trên laptop thông thường, đồng nghĩa với việc nút cá nhân cũng có thể chạy suy luận cho mô hình lớn, và ngưỡng phần cứng cho suy luận phi tập trung lại bị hạ thêm một bậc. Bài khác đang làm về hệ thống đa tác nhân tầm xa để kiểm thử chịu áp lực cũng là một nhóm vấn đề tương tự như hôm nay: liệu tác nhân có chống chọi được với sự tích lũy lỗi khi phải làm các nhiệm vụ kéo dài hay không.

#AI代理 #科学智能体 #AI