![Vintix: Scaling In-Context Reinforcement Learning for Generalist AI Agents]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2025/02/Screenshot-2025-02-10-at-8.27.32E280AFPM-2048x1103-1.png)
Разработка ИИ-систем с обучением на основе окружения
Создание ИИ, который учится на основе окружающей среды, включает в себя динамическое адаптирование моделей к новой информации. Метод In-Context Reinforcement Learning (ICRL) позволяет ИИ-агентам обучаться через пробу и ошибку при принятии решений. Однако, этот метод сталкивается с серьезными проблемами в сложных условиях.
Проблемы существующих методов
Существующие методы предобучения для моделей действий имеют два основных подхода:
- Первый использует все доступные данные, но зависит от предсказания будущих вознаграждений, что ненадежно в непредсказуемых условиях.
- Второй полагается на демонстрации экспертов, но не учитывает обратную связь в реальном времени, что ограничивает его адаптивность.
Оба метода плохо обобщаются на разные области, что снижает их эффективность в реальных приложениях.
Решение от Dunnolab AI: Vintix
Исследователи из Dunnolab AI предложили модель Vintix, использующую Algorithm Distillation для обучения в контексте. Vintix применяет трансформер для предсказания следующих действий, обучаясь на историях обучения базовых алгоритмов RL.
Модель использует Continuous Noise Distillation, что позволяет постепенно уменьшать шум в выборе действий и обучении на разных задачах. Это обеспечивает обобщение на различных средах и динамическое улучшение политик.
Преимущества Vintix
Модель Vintix имеет 300 миллионов параметров и 24 слоя, что позволяет обрабатывать входные последовательности с оптимизированной стратегией токенизации. Обучение проходит на 8 GPU H100, что обеспечивает высокую эффективность.
Результаты показали, что Vintix демонстрирует сильное обобщение на разных задачах, улучшая свои политики со временем.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите помощь и советы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.