Команда Seed AI из ByteDance представила новое исследование об ИИ-агентах. Согласно результатам, после длительного взаимодействия с реальной средой скорость обучения ИИ удваивается примерно каждые три месяца. Статья вышла 2-го числа.
Эксперты, включая соучредителя OpenAI Андрея Карпати, указывают: метод обучения «грубой силой» (с загрузкой огромных объёмов данных и вычислительной мощности) не может использоваться бесконечно. Сейчас технологические компании переходят к прокси-ИИ, однако, как отмечается в статье ByteDance, возможностей учиться на опыте реального мира всё ещё недостаточно.
Для решения проблемы команда разработала бенчмарк EdgeBench. Он включает 134 задачи сверхдальнего плана — от разработки ПО и научных открытий до формальной математики и работы с профессиональными знаниями. В каждой задаче ИИ-агенты должны непрерывно работать не менее 12 часов, взаимодействуя с окружающей средой и наблюдая за процессом обучения.
Такой подход может стать альтернативой традиционному наращиванию данных и вычислительных мощностей. Он открывает новый путь развития индустрии ИИ: агенты способны долго взаимодействовать с реальным миром и непрерывно совершенствоваться.
Подписаться в Макс
