NVIDIA повысила эффективность Claude Opus 5 на 300% с помощью архитектуры AVO
Х@htech_plusисследователь
4 днИсследователи NVIDIA увеличили производительность Claude Opus 5 на бенчмарке ARC-AGI-3 до 100% с помощью агентной архитектуры AVO.
Это доказывает, что возможности ИИ зависят не только от самой модели, но и от того, как она встроена в рабочую среду.
- Показано, что правильная инфраструктура может утроить эффективность существующих нейросетей.
- Результат 100% на сложном бенчмарке ARC-AGI-3 является важным шагом в развитии автономных ИИ-агентов.
- Разработчикам стоит уделять больше внимания инструментам взаимодействия и памяти агентов, а не только выбору базовой модели.
NVIDIA показала, как повысить эффективность Claude Opus 5 на 300%
В NVIDIA пришли к выводу, что для автономных ИИ-агентов важна не только базовая модель, но и инфраструктура, которая ее окружает. Исследователи подключили Claude Opus 5 к собственной агентной архитектуре Agentic Variation Operators (AVO) и получили 100% на интерактивном бенчмарке ARC-AGI-3. В базовой конфигурации эта же модель показывала на том же бенчмарке результат около 30%. Иными словами, модель остается «мозгом» агента, но его способность справляться с долгими и сложными задачами во многом зависит от того, как устроена сопутствующая «инфраструктура» — постоянная память, инструменты для взаимодействия с внешней средой, механизм обратной связи, общий контроль достижения результата.
https://hightech.plus/2026/08/24/nvidia-pokazala-kak-povisit-effektivnost-claude-opus-5-na-300
Кратко (AI)
Исследователи NVIDIA продемонстрировали, что использование агентной архитектуры Agentic Variation Operators (AVO) позволяет значительно повысить эффективность модели Claude Opus 5. В ходе тестирования на бенчмарке ARC-AGI-3 производительность модели выросла с 30% до 100%, что подчеркивает важность инфраструктуры для работы автономных ИИ-агентов.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖