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Une étude sur les agents auto-évolutifs : vers une superintelligence artificielle

Created by
  • Haebom

Auteur

Huan-ang Gao, Jiayi Geng, Wenyue Hua, Mengkang Hu, Xinzhe Juan, Hongzhang Liu, Shilong Liu, Jiahao Qiu, Xuan Qi, Yiran Wu, Hongru Wang, Han Xiao, Yuhang Zhou, Shaokun Zhang, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Yixiong Fang, Qiwen Zhao, Dongrui Liu, Qihan Ren, Cheng Qian, Zhenhailong Wang, Minda Hu, Huazheng Wang, Qingyun Wu, Heng Ji, Mengdi Wang

Contour

Cet article constitue la première revue systématique et exhaustive des agents auto-évolutifs. Il met en évidence les limites des modèles de langage à grande échelle (MLL) dues à leur nature statique et souligne la nécessité pour les agents auto-évolutifs de surmonter l'incapacité de ces modèles à adapter leurs paramètres internes à de nouvelles tâches, à des domaines de connaissances en constante évolution ou à des environnements d'interaction dynamiques. En organisant les agents auto-évolutifs autour de trois aspects fondamentaux – quoi, quand et comment – ils évoluent, l'article étudie les mécanismes d'évolution (par exemple, modèles, mémoire, outils, architectures), les méthodes d'adaptation (par exemple, temps intra-test, temps inter-test) et la conception algorithmique et architecturale (par exemple, récompenses scalaires, retour d'information textuel, systèmes mono-agent et multi-agents). De plus, il analyse les indicateurs d'évaluation et les benchmarks adaptés aux agents auto-évolutifs, met en évidence les applications dans des domaines tels que le codage, l'éducation et la santé, et identifie les principaux défis et axes de recherche, tels que la sécurité, l'évolutivité et la dynamique de co-évolution. En fin de compte, il présente un modèle pour la réalisation de la superintelligence artificielle (ASI).

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Une revue systématique des agents auto-évolutifs fournit une feuille de route pour la recherche et le déploiement pratique.
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Nous présentons une nouvelle architecture et méthodologie qui surmonte les limites du LLM et permet un apprentissage et une adaptation continus.
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Il démontre des applications potentielles dans divers domaines (codage, éducation, médecine, etc.).
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Il présente des étapes importantes vers la réalisation de l’ASI.
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Limitations:
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La perspective ASI présentée dans l’article est encore théorique et nécessite une vérification de sa faisabilité pratique.
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Il existe un manque de solutions concrètes aux défis tels que la sécurité, l’évolutivité et la dynamique co-évolutive.
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Il se concentre sur des explications conceptuelles générales plutôt que sur une analyse approfondie d’algorithmes ou d’architectures spécifiques.
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