и посмотреть медиа
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
и посмотреть медиа
Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.
Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.
Machinelearning - canal para una profunda inmersión en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Aquí explican cómo ejecutar cualquier LLM con pasos simples, compartir ejemplos prácticos y consejos. Ideal para aquellos que quieren dominar redes neuronales sin herramientas complejas.
🌟 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 медиаSolo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!