Microsoft AI izdod RD-Agent: AI vadīts rīks pētniecības un izstrādes veikšanai ar LLM balstītiem aģentiem
AI rīks pētniecības un attīstības procesu uzlabošanai
Pētniecība un attīstība (R&D) ir būtiska produktivitātes veicināšanā, īpaši mākslīgā intelekta laikmetā. Tomēr tradicionālās automatizācijas metodes R&D bieži vien trūkst inteliģences, lai apstrādātu sarežģītus pētniecības izaicinājumus un inovāciju virzītus uzdevumus, padarot tās mazāk efektīvas nekā cilvēku ekspertiem. Savukārt pētnieki izmanto padziļinātas nozares zināšanas, lai radītu idejas, pārbaudītu hipotēzes un uzlabotu procesus, veicot iteratīvu eksperimentēšanu. Lielo valodu modeļu (LLM) parādīšanās piedāvā iespējamo risinājumu, ieviešot uzlabotas spriešanas un lēmumu pieņemšanas spējas, ļaujot tiem darboties kā inteliģentiem aģentiem, kas paaugstina efektivitāti datu virzītā R&D darbplūsmā.
Lai gan LLM ir liels potenciāls, tiem jāpārvar vairāki izaicinājumi, lai nodrošinātu nozīmīgu rūpniecisko ietekmi R&D. Viens no galvenajiem ierobežojumiem ir to nespēja attīstīties ārpus sākotnējās apmācības, kas ierobežo to pielāgošanās spējas jauniem attīstības virzieniem. Turklāt, lai gan LLM pieder plašas vispārējas zināšanas, tiem bieži trūkst dziļuma specializētās jomās, kas ierobežo to efektivitāti nozares specifisku problēmu risināšanā. Lai palielinātu to ietekmi, LLM ir nepārtraukti jāapgūst specializētas zināšanas, izmantojot praktiskus rūpniecības pielietojumus, tādējādi nodrošinot, ka tie paliek aktuāli un spējīgi risināt sarežģītus R&D izaicinājumus.
Microsoft Research Asia pētnieki ir izstrādājuši RD-Agent, AI rīku, kas izmanto LLM, lai automatizētu R&D procesus. RD-Agent darbojas kā autonoms rīks ar divām galvenajām sastāvdaļām: Pētniecību, kas ģenerē un izpēta jaunas idejas, un Attīstību, kas tās īsteno. Sistēma nepārtraukti uzlabojas, izmantojot iteratīvu pilnveidošanu. RD-Agent darbojas gan kā pētniecības asistents, gan kā datu ieguves aģents, automatizējot tādus uzdevumus kā rakstu lasīšana, finanšu un veselības datu modeļu identificēšana un iezīmju inženierijas optimizēšana. Tagad pieejams kā atvērtā koda projekts GitHub, RD-Agent aktīvi attīstās, lai atbalstītu vairāk pielietojumu un uzlabotu nozares produktivitāti.
Dinamiska mācīšanās un specializēto zināšanu iegūšana
R&D jomā ir jārisina divi galvenie izaicinājumi: nepārtrauktas mācīšanās iespēju nodrošināšana un specializētu zināšanu iegūšana. Tradicionālie LLM pēc apmācības cieš no ierobežotām zināšanu papildināšanas iespējām, kas ierobežo to spēju risināt nozares specifiskas problēmas. Lai to pārvarētu, RD-Agent izmanto dinamisku mācīšanās sistēmu, kas integrē reālo pasaules atsauksmes, ļaujot tai pilnveidot hipotēzes un uzkrāt nozares zināšanas laika gaitā. RD-Agent nepārtraukti piedāvā, pārbauda un uzlabo idejas, automatizējot pētniecības procesu, savienojot zinātnisko izpēti ar reālo pasaules validāciju. Šī iteratīvā atgriezeniskā saite nodrošina, ka zināšanas tiek sistemātiski iegūtas un pielietotas, līdzīgi kā cilvēku eksperti uzlabo savu izpratni, izmantojot pieredzi.
Attīstības fāzē RD-Agent paaugstina efektivitāti, prioritizējot uzdevumus un optimizējot izpildes stratēģijas, izmantojot Co-STEER, datu centrisku pieeju, kas attīstās, izmantojot nepārtrauktu mācīšanos. Šī sistēma sāk ar vienkāršiem uzdevumiem un uzlabo attīstības metodes, balstoties uz reālajām atsauksmēm. Lai novērtētu R&D spējas, pētnieki ir ieviesuši RD2Bench, novērtēšanas sistēmu, kas analizē LLM aģentu veiktspēju modeļu un datu attīstības uzdevumos. Nākotnē galvenais izaicinājums būs atsauksmju izpratnes automatizācija, uzdevumu plānošana un starpnozaru zināšanu pārnešana. Integrējot pētniecības un attīstības procesus, izmantojot nepārtrauktas atsauksmes, RD-Agent mērķē revolucionēt automatizētu R&D, veicinot inovācijas un efektivitāti dažādās disciplīnās.
Secinājumi
RD-Agent ir atvērtā koda AI sistēma, kas paredzēta R&D procesu automatizācijai un uzlabošanai. Tā integrē divas galvenās sastāvdaļas – Pētniecību ideju ģenerēšanai un Attīstību to īstenošanai –, lai nodrošinātu nepārtrauktu uzlabošanos, izmantojot iteratīvas atsauksmes. Iekļaujot reālos datus, RD-Agent dinamiski attīstās un iegūst specializētas zināšanas. Sistēma izmanto Co-STEER, datu centrisku pieeju, un RD2Bench, novērtēšanas rīku, lai uzlabotu attīstības stratēģijas un novērtētu AI virzītas R&D spējas. Šī integrētā pieeja veicina inovācijas, veicina starpnozaru zināšanu apmaiņu un uzlabo efektivitāti, atzīmējot nozīmīgu soli uz inteliģentas un automatizētas pētniecības un attīstības virzienu.
Plašākai informācijai apskatiet pētījumu un GitHub lapu. Visu atzinību par šo pētījumu izstrādi pelna tā autori. Ja vēlaties uzzināt vairāk par jaunākajiem AI sasniegumiem, sekojiet mums Twitter un pievienojieties mūsu 85k+ lielajai ML kopienai Reddit.
https://www.marktechpost.com/