Архитектуры ИИ агентов для рассуждений и планирования: обзор
Рассмотрены одно- и многоагентные архитектуры ИИ, их преимущества и ограничения.
Ключевые компоненты агентов: персона, роль, набор инструментов.
Методы улучшения рассуждения и планирования: ReAct, RAISE, Reflexion, AutoGPT+P, LATS.
Параллельное выполнение задач в многоагентных системах.
Рассмотрены проблемы групповых бесед и обмена информацией между агентами.
Влияние ролей и динамических команд агентов.
Ограничения: сложность логики, галлюцинации, локальные минимумы.
Актуальные задачи: всесторонние оценки, применимость, смягчение предубеждений.
Интересный обзор архитектур по работе с мультиагентными системами.
#AgentArchitectures #ReinforcementLearning #MultiAgentSystems
Рассмотрены одно- и многоагентные архитектуры ИИ, их преимущества и ограничения.
Ключевые компоненты агентов: персона, роль, набор инструментов.
Методы улучшения рассуждения и планирования: ReAct, RAISE, Reflexion, AutoGPT+P, LATS.
Параллельное выполнение задач в многоагентных системах.
Рассмотрены проблемы групповых бесед и обмена информацией между агентами.
Влияние ролей и динамических команд агентов.
Ограничения: сложность логики, галлюцинации, локальные минимумы.
Актуальные задачи: всесторонние оценки, применимость, смягчение предубеждений.
Интересный обзор архитектур по работе с мультиагентными системами.
#AgentArchitectures #ReinforcementLearning #MultiAgentSystems
Всё, что нужно знать об Обучении с Подкреплением (Reinforcement Learning) в 2024
Интересная работа с детальным описанием подходов к RL.
Reinforcement Learning использует принципы обучения через взаимодействие со средой, получая положительную или отрицательную обратную связь.
Рассмотрены:
- Состояния (s): Текущая ситуация/наблюдение
- Действия (a): Возможные выборы агента
- Награды (r): Сигналы обратной связи
- Политика (π): Стратегия отображения состояния в действии
- Функция ценности (V/Q): Оценка будущих наград
Методы:
- По ценности: Q-learning, SARSA
- По политике: REINFORCE, PPO
- По модели: Планирование через симуляцию
Рассмотрены методы оценки результатов и эффективности обучения, а так же:
Офлайн RL: Обучение на готовых данных
Мульти-агенты: Командное обучение
Мета-RL: Быстрое адаптивное обучение
Безопасность: Контроль рисков
Вы это никогда не прочитаете, но этим можно накормить бота и дальше с ним консультироваться :)
#ReinforcementLearning #MachineLearning #DeepLearning #обучение
------
@tsingular
Интересная работа с детальным описанием подходов к RL.
Reinforcement Learning использует принципы обучения через взаимодействие со средой, получая положительную или отрицательную обратную связь.
Рассмотрены:
- Состояния (s): Текущая ситуация/наблюдение
- Действия (a): Возможные выборы агента
- Награды (r): Сигналы обратной связи
- Политика (π): Стратегия отображения состояния в действии
- Функция ценности (V/Q): Оценка будущих наград
Методы:
- По ценности: Q-learning, SARSA
- По политике: REINFORCE, PPO
- По модели: Планирование через симуляцию
Рассмотрены методы оценки результатов и эффективности обучения, а так же:
Офлайн RL: Обучение на готовых данных
Мульти-агенты: Командное обучение
Мета-RL: Быстрое адаптивное обучение
Безопасность: Контроль рисков
Вы это никогда не прочитаете, но этим можно накормить бота и дальше с ним консультироваться :)
#ReinforcementLearning #MachineLearning #DeepLearning #обучение
------
@tsingular
✍4❤1
🚀 ИИ-Горизонты Науки: Якуб Пачоцки из OpenAI о Новой Эре Исследований
Интервью Якуба Пачоцки, Chief Scientist OpenAI (с мая 2024), для Nature (‘AI models are capable of novel research’: OpenAI’s chief scientist on what to expect) раскрывает перспективы ИИ в трансформации науки.
Пачоцки, стоявший у истоков GPT-4 и OpenAI Five, предвидит ИИ как полноценного участника исследований.
🧠 "Рассуждающие Модели" для Автономных Открытий
Ключевой вектор развития — "рассуждающие модели" (reasoning models), которые в ближайшие 5 лет смогут проводить новые научные исследования (novel research).
Это означает переход от ИИ-ассистентов к автономным агентам, способным к самостоятельной постановке задач, генерации гипотез и их верификации.
OpenAI Deep Research: Уже сейчас этот инструмент, базирующийся на будущей модели OpenAI o3, демонстрирует способность к автономному анализу и синтезу информации из сотен онлайн-источников, создавая отчеты уровня аналитика.
Он обучен с помощью сквозного обучения с подкреплением (end-to-end RL) для сложных исследовательских задач.
⚙️ Технологии: Обучение с Подкреплением и "Мышление" ИИ
Пачоцки акцентирует внимание на возросшей роли обучения с подкреплением (RL) в создании рассуждающих моделей, позволяя им "находить собственный способ мышления".
Важно, что ИИ-"мышление" отлично от человеческого: модели оперируют знаниями без осознания процесса их получения.
🌍 Открытость, Вызовы и Этика
OpenAI, реагируя на критику по энергопотреблению и использованию данных, планирует выпустить "open-weight" модель (с открытыми весами) "в ближайшие месяцы" (данные на март 2025).
Эта модель, первая со времен GPT-2, будет обладать "рассуждающими" способностями уровня OpenAI o3-mini.
Этот шаг направлен на повышение прозрачности и доступности технологий для исследователей, частично решая проблему доминирования проприетарных систем.
💡 Практическое Применение и Взгляд в Будущее
Развитие рассуждающих ИИ-систем, таких как Deep Research, сулит прорывы в:
- Ускорении научных открытий через анализ больших данных.
- Междисциплинарном синтезе знаний.
- Персонализированной медицине и материаловедении.
Интеграция ИИ в науку углубляется, предвещая эру ИИ-партнеров в исследованиях.
О чем, собственно, и говорит Альтман в предыдущем посте.
Ждем открытий при непосредственном лидирующем участии ИИ.
#OpenAI #JakubPachocki #AIinScience #ReasoningModels #DeepResearch #ReinforcementLearning #OpenWeightModels #AGI #FutureTech
———
@tsingular
Интервью Якуба Пачоцки, Chief Scientist OpenAI (с мая 2024), для Nature (‘AI models are capable of novel research’: OpenAI’s chief scientist on what to expect) раскрывает перспективы ИИ в трансформации науки.
Пачоцки, стоявший у истоков GPT-4 и OpenAI Five, предвидит ИИ как полноценного участника исследований.
🧠 "Рассуждающие Модели" для Автономных Открытий
Ключевой вектор развития — "рассуждающие модели" (reasoning models), которые в ближайшие 5 лет смогут проводить новые научные исследования (novel research).
Это означает переход от ИИ-ассистентов к автономным агентам, способным к самостоятельной постановке задач, генерации гипотез и их верификации.
OpenAI Deep Research: Уже сейчас этот инструмент, базирующийся на будущей модели OpenAI o3, демонстрирует способность к автономному анализу и синтезу информации из сотен онлайн-источников, создавая отчеты уровня аналитика.
Он обучен с помощью сквозного обучения с подкреплением (end-to-end RL) для сложных исследовательских задач.
⚙️ Технологии: Обучение с Подкреплением и "Мышление" ИИ
Пачоцки акцентирует внимание на возросшей роли обучения с подкреплением (RL) в создании рассуждающих моделей, позволяя им "находить собственный способ мышления".
Важно, что ИИ-"мышление" отлично от человеческого: модели оперируют знаниями без осознания процесса их получения.
🌍 Открытость, Вызовы и Этика
OpenAI, реагируя на критику по энергопотреблению и использованию данных, планирует выпустить "open-weight" модель (с открытыми весами) "в ближайшие месяцы" (данные на март 2025).
Эта модель, первая со времен GPT-2, будет обладать "рассуждающими" способностями уровня OpenAI o3-mini.
Этот шаг направлен на повышение прозрачности и доступности технологий для исследователей, частично решая проблему доминирования проприетарных систем.
💡 Практическое Применение и Взгляд в Будущее
Развитие рассуждающих ИИ-систем, таких как Deep Research, сулит прорывы в:
- Ускорении научных открытий через анализ больших данных.
- Междисциплинарном синтезе знаний.
- Персонализированной медицине и материаловедении.
Интеграция ИИ в науку углубляется, предвещая эру ИИ-партнеров в исследованиях.
О чем, собственно, и говорит Альтман в предыдущем посте.
Ждем открытий при непосредственном лидирующем участии ИИ.
#OpenAI #JakubPachocki #AIinScience #ReasoningModels #DeepResearch #ReinforcementLearning #OpenWeightModels #AGI #FutureTech
———
@tsingular
🔥6❤1