Izvršni direktor podjetja Kimi, Zhilin Yang, trdi, da je Claude uspel predvsem zaradi velikih vlaganj v razvoj agentov, ne pa zaradi boljšega sposobnosti sklepanja. Ob tem poudarja, da zmogljivi agenti v osnovi zahtevajo močne temeljne modele, kar je tudi glavni poudarek razvoja modela Kimi 3.
Yang izpostavlja, da tudi napredni agenti pogosto odpovejo zaradi težav pri konfiguraciji. Predstavi tudi vizijo samopopolnjevanja, v kateri model Kimi K2 s pomočjo svojih agentskih zmogljivosti sodeluje pri razvoju naslednje generacije modela K3.
Osnova je spodnji 90-minutni videoposnetek Yangove delavnice in povezava do članka o optimalni zasnovi agentskih sistemov. Namenjena je predvsem strokovnjakom in razvijalcem umetne inteligence, ki iščejo praktične usmeritve za implementacijo takšnih sistemov.
Spodaj je poljudna razlaga za nas – nepoznavalce – ki jo je pripravil Grok in dodelal GPT.
Yang Zhilin, ustanovitelj in CEO Moonshota, zelo jasno loči dve plasti sodobnih AI-jev:
- Reasoning (razmišljanje, sklepanje)
To je osnovna moč velikega jezikovnega modela – njegova sposobnost, da:
- razume problem,
- razčleni ga na korake (chain-of-thought),
- logično sklepa,
- se izogne napakam in halucinacijam,
- rešuje nove, kompleksne naloge, ki jih še ni videl.
To je kot IQ ali globina razumevanja modela. Brez močnega reasoninga je model pameten le na površini – zna lepo pisati, a hitro pade, ko mora resnično razmišljati.
- Agents (avtonomni agenti)
To je nadgradnja: model ne le razmišlja, ampak tudi deluje v svetu.
- Uporablja orodja (iskalnik, kodeks, e-pošto, API-je…),
- načrtuje večstopenjske strategije,
- se uči iz povratnih informacij,
- ponavlja korake, dokler ne doseže cilja.
Agent je torej kot pametni asistent z rokami in nogami – ne le razmišlja, ampak tudi izvaja.
Yangova ključna poanta:
»Claude ni zmagal na reasoningu – stavil je vse na agente.«
Nadaljujte z branjem→
You must be logged in to post a comment.