MemEvolve memecahkan batasan arsitektur Agen tradisional. Keunggulan utamanya terletak pada membuat basis pengalaman Agen tidak lagi menjadi penyimpanan statis, melainkan berkembang secara dinamis selama siklus tugas—ini adalah makna sebenarnya dari experience evolving.
Setiap kali tugas selesai, Agen dapat mengekstrak pengalaman darinya, secara terus-menerus mengoptimalkan model pengambilan keputusan dan strategi perilaku. Dibandingkan dengan sekadar experience engineering, solusi ini mewujudkan pergeseran dari akumulasi pasif ke evolusi aktif.
Dari segi implementasi teknologi, arah ini sangat menjanjikan. Kemampuan mekanisme memori untuk memperbaiki diri sendiri secara langsung berkaitan dengan kinerja jangka panjang Agen. Eksplorasi tim OPPO di bidang ini memang patut diperhatikan, karena terobosan semacam ini sedang mendorong batas aplikasi AI ke depan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Akhirnya tetap harus melihat hasil nyata yang muncul, optimisasi di atas kertas meskipun bagus tetap sia-sia
Lihat AsliBalas0
CryptoNomics
· 18jam yang lalu
sebenarnya, jika Anda menjalankan analisis regresi dasar pada penurunan kinerja agen selama siklus tugas yang diperpanjang, bukti empiris menunjukkan bahwa oppo mengklaim lebih dari yang didukung oleh matriks korelasi. jujur saja, "iterasi dinamis" terdengar hebat di makalah putih tetapi di mana bukti statistik yang signifikan?
Lihat AsliBalas0
FrogInTheWell
· 18jam yang lalu
Basis pengalaman agen yang iteratif dan dinamis, ini adalah evolusi kecerdasan yang sejati
Jika ini benar-benar bisa berjalan, pengembangan aplikasi AI di masa depan harus mengubah cara berpikir
Namun yang utama tetap melihat bagaimana hasil implementasinya, hanya teori di atas kertas tidak banyak artinya
OPPO memang sering bergerak di bidang AI, harus terus memantau
MemEvolve memecahkan batasan arsitektur Agen tradisional. Keunggulan utamanya terletak pada membuat basis pengalaman Agen tidak lagi menjadi penyimpanan statis, melainkan berkembang secara dinamis selama siklus tugas—ini adalah makna sebenarnya dari experience evolving.
Setiap kali tugas selesai, Agen dapat mengekstrak pengalaman darinya, secara terus-menerus mengoptimalkan model pengambilan keputusan dan strategi perilaku. Dibandingkan dengan sekadar experience engineering, solusi ini mewujudkan pergeseran dari akumulasi pasif ke evolusi aktif.
Dari segi implementasi teknologi, arah ini sangat menjanjikan. Kemampuan mekanisme memori untuk memperbaiki diri sendiri secara langsung berkaitan dengan kinerja jangka panjang Agen. Eksplorasi tim OPPO di bidang ini memang patut diperhatikan, karena terobosan semacam ini sedang mendorong batas aplikasi AI ke depan.