【Біржовий світ】Засновник ElizaOS Shaw нещодавно поділився останніми технічними досягненнями. Він розкрив, що розробляє систему безперервного навчання з підсиленням для моніторингу даних різних агентів, що працюють на мережі Babylon, у реальному часі. Основна логіка цієї системи дуже цікава — шляхом збору даних про роботу агентів їх ранжують і оцінюють, а потім ці рейтинги використовують для зворотного покращення та тренування самої системи.
Ця ідея фактично відображає дослідження ElizaOS у напрямку поєднання AI та блокчейну. Впровадження механізму динамічного оптимізації з підсиленням у управління агентами на ланцюгу означає, що вся екосистема може сформувати самовідтворювальний цикл — агенти стають все розумнішими, а система — все ефективнішою. Для екосистеми Babylon така технологічна інновація відкриває нові можливості для подальшого розширення застосувань.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
6 лайків
Нагородити
6
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropFatigue
· 5год тому
Посилене навчання у кілька рівнів? Агенти тренують агентів, оце так круто ха-ха
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockchainWorker
· 5год тому
Посилене навчання з використанням on-chain агентів звучить досить складно, але ця логіка самовдосконалення дійсно має сенс.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FloorSweeper
· 6год тому
Ви використовуєте навчання з підкріпленням для агентів на блокчейні? Звучить так, ніби хтось нарешті зрозумів, як зробити паперові руки прибутковими... або просто знайшов новий спосіб отримувати метрики, якими ніхто насправді не цікавиться, ха-ха
Переглянути оригіналвідповісти на0
InfraVibes
· 6год тому
Посилене навчання у вигляді матрьошки — це щось, але боюся, що зворотна ітерація зламає все.
Засновник ElizaOS розкриває нові напрямки: створює систему підкріплювального навчання для відстеження показників агентів Babylon
【Біржовий світ】Засновник ElizaOS Shaw нещодавно поділився останніми технічними досягненнями. Він розкрив, що розробляє систему безперервного навчання з підсиленням для моніторингу даних різних агентів, що працюють на мережі Babylon, у реальному часі. Основна логіка цієї системи дуже цікава — шляхом збору даних про роботу агентів їх ранжують і оцінюють, а потім ці рейтинги використовують для зворотного покращення та тренування самої системи.
Ця ідея фактично відображає дослідження ElizaOS у напрямку поєднання AI та блокчейну. Впровадження механізму динамічного оптимізації з підсиленням у управління агентами на ланцюгу означає, що вся екосистема може сформувати самовідтворювальний цикл — агенти стають все розумнішими, а система — все ефективнішою. Для екосистеми Babylon така технологічна інновація відкриває нові можливості для подальшого розширення застосувань.