Fundador da ElizaOS revela novas ações: está a construir um sistema de aprendizagem por reforço para acompanhar o desempenho do agente Babylon

HashBandit · 2026-01-17T04:00:11+00:00

O fundador da ElizaOS, Shaw, partilhou os avanços mais recentes no desenvolvimento de um sistema de aprendizagem por reforço contínuo, utilizado para monitorizar em tempo real o desempenho dos dados dos agentes na cadeia Babylon. Através de classificação e avaliação, o sistema otimiza a fusão de IA com blockchain, impulsionando a auto-iteração do ecossistema e o desenvolvimento eficiente.

HashBandit

2026-01-17 04:00:11

Geração de resumo em curso

【币界】ElizaOS创始人Shaw日前分享了最新的技术进展。他透露正在开发一套连续强化学习系统，用来实时监测在Babylon链上运行的各类代理的数据表现。这个系统的核心逻辑很有意思——通过收集代理的运行数据，对它们进行排名和评估，然后用这些排名数据反过来优化和训练系统本身。

这个思路其实反映了ElizaOS在AI与区块链融合方向上的探索。将强化学习这种动态优化机制引入到链上代理管理中，意味着整个生态可以形成一个自我迭代的闭环——代理越来越聪明，系统越来越高效。对于Babylon生态来说，这种技术创新也为后续的扩展应用打开了新的可能性。

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AirdropFatigue

· 2h atrás

Aprendizagem por reforço em camadas? Agentes treinando agentes, deve ser muito competitivo haha

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BlockchainWorker

· 2h atrás

Aprender por reforço com agentes na cadeia, parece bastante complexo, mas essa lógica de auto-iteração realmente tem seu valor.

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FloorSweeper

· 2h atrás

aprendizagem por reforço de agentes on-chain? parece que alguém finalmente descobriu como tornar as mãos de papel lucrativas... ou apenas encontrou uma nova maneira de cultivar métricas que ninguém realmente se importa lol

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