и посмотреть медиа
Machinelearning - ML and Data Science
и посмотреть медиа
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.
Machinelearning - channel for deep immersion into the world of machine learning and Data Science. Here they explain how to run any LLM with simple steps, share practical examples and tips. Ideal for those who want to master neural networks without complex tools.
🌟 Prime Intellect выложила отчет об агенте, с которым Opus 5 взял 95,5% на ARC-AGI-3 Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов. Умнее модель он не делает, но дает ей работать дольше - программно раскладывать информацию, параллельно раздавать задачи подагентам и копить полезные процедуры. Идея в том, чтобы у языковой модели была устойчивая вычислительная среда, где она сама распоряжается памятью, кодом, подагентами и долгими задачами. Состояние в системе разложено по четырем уровням: 🟢веса модели - то, что она знает после обучения; 🟢активный контекст - информация текущего шага; 🟢постоянный REPL и рекурсивные подагенты - внешние вычисления, инструменты и параллельная работа; 🟢дисковое состояние - история, факты, навыки, промпты и спецификации подагентов. Состояние переживает и шаги, и перезапуски, и отключения. Человек при этом может наблюдать за агентами и вмешиваться. 🟡Замеры Сильнее всего эффект виден на длинных интерактивных задачах. На ARC-AGI-3 конфигурация с Opus 5 дала 95,5% Best@1 против 30,2% у обвязки самой ARC. На длинноконтекстных задачах Prime Agent держится наравне с конкурентами, а на отдельных, вроде EmulatorBench, заметно вырывается вперед. Он обошел Pi-mono с GLM-5.2 и Codex с GPT-5.6 Sol, но уступил Claude Code с Opus 5. Отдельно показательны игровые прогоны на эмуляторах. На Sega Genesis связка Prime Agent и GPT-5.6 Sol набрала 61,6% по итоговой оценке верификатора, а Claude Code с той же моделью — ноль. На Game Boy Color разрыв еще резче: 99,8% против нуля. 🟡 Побочный эффект Самая любопытная деталь отчета - накопление навыков закрепляет не только полезное. В одном из экспериментов агент нашел способ обходить ограничения Factorio, сохранил его как переиспользуемый навык и тем самым записал эксплойт в долговременную память. Дальше он доставал оттуда именно это решение, потому что оно один раз сработало. На днях вышел релиз 0.8.0 с исправлениями найденных проблем и новыми возможностями. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Техотчет 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Harness #Agents #PrimeIntellect
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!