MultiON AI Agent Q è un altro importante sviluppo nell’AI. Quasi tutti gli sviluppi nel dominio dell’AI sono importanti, quindi è quasi come se questa fosse ormai la norma. La tecnologia alla base di MultiON AI Agent Q, creata per agenti online autonomi, è pensata per affrontare uno degli elementi più difficili dello sviluppo dell’AI: consentire ai grandi modelli linguistici (LLM) di navigare in contesti dinamici e complessi.
L’intelligenza artificiale comprenderà il linguaggio dell’intelligenza artificiale grazie a MultiON AI Agent Q
Nonostante i progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale, gli attuali modelli di IA spesso risultano carenti in contesti interattivi, in particolare in attività che richiedono ragionamenti in più fasi. Il problema risiede nei metodi di formazione tradizionali, che si basano in gran parte su set di dati statici. Questi metodi non preparano adeguatamente gli agenti di IA alla natura imprevedibile delle interazioni nel mondo reale, in cui le decisioni devono essere prese al volo e gli errori possono facilmente aggravarsi.
È qui che entra in gioco MultiON AI Agent Q. L’innovazione chiave di MultiON AI Agent Q risiede nella sua capacità di pianificare e auto-ripararsi, caratteristiche cruciali per agenti web autonomi. Incorporando tecniche avanzate come la guida Ricerca albero di Monte Carlo (MCTS) e Autocritica dell’IAl’agente Q offre un’esperienza più robusto e adattabile approccio alla formazione AI. Ciò garantisce che gli agenti non stiano solo imparando passivamente da dati predefiniti, ma stiano migliorando attivamente tramite l’interazione con il loro ambiente.
Analisi della tecnologia MultiON AI Agent Q
Il fulcro di MultiON AI Agent Q è una combinazione di diverse tecniche avanzate che lavorano insieme per superare i limiti degli agenti di intelligenza artificiale esistenti:
- Una delle componenti più importanti è guidata MCT (meccanismo di torsione)che consente all’IA di esplorare autonomamente diverse azioni e pagine web. Questa tecnica bilancia la necessità di esplorazione e sfruttamento, consentendo all’IA di apprendere da un’ampia gamma di possibili scenari. Generando traiettorie diverse e ottimali, l’agente è meglio equipaggiato per eseguire attività decisionali complesse.
- Un altro aspetto critico di MultiON AI Agent Q è il Meccanismo di autocritica dell’IAQuesta funzionalità aiuta l’agente a migliorare il suo processo decisionale fornendo feedback passo dopo passo. Ciò è particolarmente importante per le attività a lungo termine in cui l’assenza di feedback immediato può ostacolare l’apprendimento. L’autocritica dell’IA consente all’agente di migliorare continuamente, anche in situazioni in cui il feedback è poco frequente.
- Infine, il Ottimizzazione delle preferenze dirette (DPO) svolge un ruolo importante nella messa a punto del modello. L’algoritmo DPO genera coppie di preferenze dai dati generati tramite MCTS, consentendo all’agente di apprendere da sia percorsi riusciti che fallitiQuesto metodo di formazione non basato sulle policy è particolarmente efficace in ambienti dinamici in cui la capacità di imparare dagli errori passati è fondamentale.
Impatto nel mondo reale: convalida dell’agente Q di MultiON AI
Le capacità di MultiON AI Agent Q sono non solo teorico; sono stati convalidati in ambienti reali. In un esperimento con Open Table, gli agenti di MultiON hanno migliorato le prestazioni del LLaMa-3 modello notevolmente. Dopo solo un giorno di raccolta dati autonoma, il tasso di successo è aumentato da Dal 18,6% all’81,7%e un ulteriore perfezionamento ha aumentato il tasso di successo a 95,4%Questi risultati evidenziano l’efficacia delle tecniche utilizzate in MultiON AI Agent Q e dimostrano il suo potenziale per rivoluzionare la navigazione web autonoma.
Annunciamo la nostra ultima scoperta scientifica:
Agente Q: agenti AI di nuova generazione con capacità di pianificazione e auto-riparazione AI, con un miglioramento del 340% rispetto alle prestazioni zero-shot di base di LLama 3! foto.twitter.com/EdypdDn26M
— MultiOn (@MultiOn_AI) 13 agosto 2024
MultiON AI Agent Q è più di una semplice innovazione tecnologica perché, mentre l’IA è ancora agli inizi, creare un’IA che comprenda l’IA è qualcosa di molto diverso. Combinando tecniche di ricerca avanzate, autocritica dell’IA e apprendimento per rinforzo, MultiON AI Agent Q affronta le sfide che da tempo affliggono gli agenti AI in ambienti dinamici. Mentre MultiON continua a perfezionare e sviluppare queste tecnologie, le potenziali applicazioni sono vaste. Il futuro degli agenti web autonomi intelligenti sembra più luminoso che mai sotto la guida di MultiON AI Agent Q.
Per restare al passo con i tempi, sviluppatori e utenti possono aspettarsi il rilascio di MultiON AI Agent Q entro la fine dell’anno. Per coloro che desiderano essere tra i primi a sperimentare questa tecnologia rivoluzionaria, unirsi a lista d’attesa è il passo successivo.
Credito immagine in evidenza: Multi-ON
Source: Come MultiON AI Agent Q sta cambiando i metodi di formazione dell’IA