Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Искусственный интеллект, Машинное обучение

Почему ИИ-агенты в реальных задачах за пределами академических экспериментов до сих пор часто наступают на хорошо знакомые грабли: путаются в деталях, не удерживают цель при длинных рассуждениях и теряют контекст использования инструментов? 

Неожиданная идея решения проблемы пришла в недавнем исследовании DeepAgent. Кажется, что дело вовсе не в размере модели и не в промтах для ее использования. Ключом к прогрессу явилась связная логика рассуждений на протяжении всей задачи. Агент не просто каждый раз делает привычный сценарий с паузой: «обдумал-предпринял действие» - а ведет мысль по длинному связнму сценарию, сам выбирает какой памятью ему пользоваться и когда применять нужные инструменты. 

В этом обзоре: что меняется в поведении агента, когда у него появляется возможность связанно использовать различные инструменты на протяжении всей задачи, какие методы используются и как это приближает нас к по-настоящему автономному ИИ.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro