← к ленте

Google представила Dream-RSI: систему для самоулучшения ИИ через опыт

Н@navuka_i_jiznAI-инженер
1 мес

Google, DeepMind и исследователи представили Dream-RSI — систему, позволяющую ИИ оптимизировать исследовательские стратегии и ускорять поиск решений.

Этот метод позволяет ИИ быстрее находить решения сложных задач, тратя при этом в разы меньше вычислительных мощностей.

  • Снижение затрат на разработку алгоритмов и оптимизацию кода.
  • Повышение эффективности исследовательских процессов за счет автоматического отбора стратегий.
  • Шаг к созданию автономных агентов, способных самостоятельно улучшать методы своей работы.
Ну вот и первые ласточки RSI: Google представила работу о самоулучшении ИИ через собственный опыт. Исследователи Google, DeepMind и университетов Мэриленда и Вирджинии выкатили Dream-RSI. Система сохраняет историю экспериментов и переигрывает её с разными стратегиями: какие идеи развивать, какие тупики раньше бросить, что проверять параллельно. Лучшую стратегию применяют в следующем настоящем запуске, получают новый опыт и повторяют цикл. ИИ совершенствует способ поиска решений, не переобучая саму нейросеть. В разработке алгоритмов авторы получили до 162 раз меньше вызовов агента относительно SimpleTES, хотя системы использовали разные базовые модели. При сравнении на одной модели выигрыш составил около 1,7 раза, с улучшением результата. В отдельных задачах оптимизации GPU-кода потребовалось до 2,43 раза меньше генераций. Если подход масштабируется, он может ускорить и разработку самого ИИ: больше полезных экспериментов за те же деньги. Пока это улучшение исследовательской стратегии, но вполне конкретный шаг к агентам, которые сами совершенствуют свою работу. Статья и примеры открыты, полный код ещё готовят к публикации.

Кратко (AI)

Исследователи из Google, DeepMind и университетов Мэриленда и Вирджинии представили систему Dream-RSI, которая позволяет ИИ совершенствовать свои исследовательские стратегии на основе накопленного опыта. Система анализирует историю экспериментов, отсеивает тупиковые пути и оптимизирует процесс поиска решений без необходимости переобучения самой нейросети. Это позволяет значительно сократить количество вычислительных ресурсов, необходимых для решения сложных задач.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖