Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Cognitive Kernel-Pro: Một khuôn khổ cho các tác nhân nghiên cứu sâu và đào tạo mô hình nền tảng tác nhân

Created by
  • Haebom

Tác giả

Tianqing Fang, Zhisong Zhang, Xiaoyang Wang, Rui Wang, Can Qin, Yuxuan Wan, Jun-Yu Ma, Ce Zhang, Jiaqi Chen, Xiyun Li, Hongming Zhang, Haitao Mi, Dong Yu

Phác thảo

Cognitive Kernel-Pro là một khuôn khổ tác nhân đa mô-đun, miễn phí và hoàn toàn mã nguồn mở dành cho các tác nhân AI tổng quát, cho phép suy luận phức tạp, tương tác web, mã hóa và nghiên cứu tự động. Bài báo này xem xét một cách có hệ thống việc quản lý dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình dựa trên tác nhân, tập trung vào việc xây dựng các truy vấn, đường dẫn và câu trả lời có thể xác minh trong bốn lĩnh vực chính: web, tệp, mã và suy luận chung. Hơn nữa, chúng tôi khám phá các chiến lược mới để phản ánh và bỏ phiếu tại thời điểm kiểm tra tác nhân nhằm nâng cao độ mạnh mẽ và hiệu suất của tác nhân. Chúng tôi đã đánh giá Cognitive Kernel-Pro dựa trên GAIA, đạt được kết quả tiên tiến nhất trong số các tác nhân mã nguồn mở và miễn phí. Cụ thể, mô hình mã nguồn mở 8 tỷ tham số của chúng tôi vượt trội hơn các hệ thống hàng đầu trước đây như WebDancer và WebSailor, thiết lập một tiêu chuẩn hiệu suất mới cho các tác nhân AI có khả năng truy cập và hiệu suất cao.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cung cấp một khuôn khổ tác nhân AI hiệu suất cao, mã nguồn mở và có thể truy cập miễn phí.
◦
Trình bày chiến lược quản lý dữ liệu đào tạo chất lượng cao và xây dựng bộ dữ liệu cho bốn lĩnh vực chính: web, tệp, mã và suy luận chung.
◦
Chúng tôi đề xuất một chiến lược nhằm cải thiện độ mạnh mẽ và hiệu suất của tác nhân thông qua việc phản ánh và bỏ phiếu thời gian kiểm tra tác nhân.
◦
ĐạT được hiệu suất vượt trội hơn các tác nhân nguồn mở có hiệu suất cao hiện có.
◦
Góp phần cải thiện khả năng tiếp cận và khả năng tái tạo của nghiên cứu tác nhân AI
•
Limitations:
◦
Bài báo không đề cập rõ ràng đến Limitations cụ thể. Cần nghiên cứu thêm để cải thiện hiệu suất và khắc phục những hạn chế.
◦
Hiệu suất của mô hình 8 tỷ tham số có thể bị giới hạn ở một chuẩn mực cụ thể (GAIA) và hiệu suất của nó trên các chuẩn mực khác hoặc trong môi trường ứng dụng thực tế cần được xác thực thêm.
◦
Mặc dù là mã nguồn mở, nhưng khả năng truy cập vào các tài nguyên phần cứng và phần mềm cần thiết để chạy nó có thể bị hạn chế.
👍
Made with Slashpage