Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Didius Media

Китай заявил об открытии нового закона развития нейросетей

Разработчики обнаружили, что ИИ-агенты ускоряют обучение за счет длительного выполнения задач в реальных условиях, а не только благодаря увеличению объемов данных и вычислительных мощностей. Исследователи китайской компании ByteDance, владеющей TikTok, опубликовали работу, посвященную обучению ИИ-агентов — автономных программ, способных выполнять задачи от имени человека. Согласно выводам авторов, скорость обучения таких систем может удваиваться каждые три месяца при длительном взаимодействии с реальной средой. Результаты появились на фоне поиска новых способов развития искусственного интеллекта. Представители отрасли ранее неоднократно предупреждали, что повышение производительности моделей за счет простого увеличения объемов данных и вычислительных ресурсов постепенно приближается к своим пределам. Для проверки гипотезы специалисты создали платформу EdgeBench, которая включает 134 сложные задачи в различных областях — от программирования и научных исследований до математики и аналити

Разработчики обнаружили, что ИИ-агенты ускоряют обучение за счет длительного выполнения задач в реальных условиях, а не только благодаря увеличению объемов данных и вычислительных мощностей.

Исследователи китайской компании ByteDance, владеющей TikTok, опубликовали работу, посвященную обучению ИИ-агентов — автономных программ, способных выполнять задачи от имени человека. Согласно выводам авторов, скорость обучения таких систем может удваиваться каждые три месяца при длительном взаимодействии с реальной средой.

Результаты появились на фоне поиска новых способов развития искусственного интеллекта. Представители отрасли ранее неоднократно предупреждали, что повышение производительности моделей за счет простого увеличения объемов данных и вычислительных ресурсов постепенно приближается к своим пределам.

Для проверки гипотезы специалисты создали платформу EdgeBench, которая включает 134 сложные задачи в различных областях — от программирования и научных исследований до математики и аналитической работы. Каждая задача требует не менее 12 часов непрерывной работы ИИ-агента, что позволяет оценить его способность самостоятельно накапливать опыт и совершенствовать навыки.