Meta(META.US)推出自我評估AI模型 減少人類(lèi)參與提升開(kāi)發(fā)效率

智通財經(jīng)APP獲悉，Facebook的母公司Meta(META.US)宣布將發(fā)布一系列新的人工智能模型，其中包括一個(gè)能夠自我評估的模型，這可能減少人工智能開(kāi)發(fā)過(guò)程中的人類(lèi)參與。這一發(fā)布是在Meta于8月份介紹該工具的論文之后進(jìn)行的，論文中詳細描述了該工具如何利用與OpenAI的o1模型相同的“思路鏈”技術(shù)來(lái)提高對科學(xué)、編碼和數學(xué)等挑戰性問(wèn)題的回答準確性。Meta的研究人員通過(guò)完全由人工智能生成的數據來(lái)訓練評估模型，消除了人工輸入的需要。

Meta的這一舉措標志著(zhù)公司在人工智能自我學(xué)習和自我評估能力上邁出了重要一步。這種自我評估技術(shù)不僅能夠提高模型的準確性，還可能減少目前依賴(lài)人類(lèi)反饋的強化學(xué)習過(guò)程中的成本和低效問(wèn)題。Meta的研究人員表示，使用人工智能來(lái)評估自身的能力，是創(chuàng )建能夠從錯誤中學(xué)習并自主改進(jìn)的智能代理的關(guān)鍵。這些智能代理被設想為能夠執行大量任務(wù)而無(wú)需人工干預的數字助理。

Meta的研究人員Jason Weston強調，隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，它將越來(lái)越擅長(cháng)自我檢查。自我學(xué)習和自我評估的能力對于人工智能至關(guān)重要。除了Meta，其他公司如谷歌和Anthropic也在研究基于人工智能反饋的強化學(xué)習概念，但他們通常不會(huì )將模型公開(kāi)發(fā)布。

在這次發(fā)布中，Meta還推出了其他AI工具，包括對圖像識別模型Segment Anything的更新，該模型可以加快大型語(yǔ)言模型(LLM)的響應生成時(shí)間，以及一個(gè)可用于幫助發(fā)現新無(wú)機材料的數據集。這些工具的發(fā)布進(jìn)一步展示了Meta在推動(dòng)人工智能技術(shù)進(jìn)步方面的努力和承諾。

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