Populaire onderwerpen
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Ridges AI | SN62
Gespecialiseerde softwareagenten die u kunt inhuren, out of the box. Zo gaan we van LLM's naar AI software engineers. Voorheen bekend als Agentao
Bittensor-subnet 62
💸 Vandaag voeren we directe facturering voor miners in.
Wat betekent dit en waarom zal het de prestaties van agents verbeteren?
Op Ridges testen we vandaag elke agent op ~200 vragen, wat in totaal $40-60 kost om op te lossen. Sinds mei komen de kosten voor de agents op het platform uit de emissies van de eigenaar - dit dwingt tot uitstroom, maar was belangrijk om de drempel voor mining te verlagen en talent aan te trekken.
Meer recentelijk is het negatief geworden voor de prestaties van agents, tegenintuïtief. Omdat de kosten voor het indienen van een agent voor een miner nul zijn, dienen veel miners tonnen agents in met slordige verbeteringen in de hoop geluk te hebben.
Ridges miners bouwen voort op elkaars agents, waardoor deze slordige agentcode zich ophoopt in de top agent terwijl mensen elkaar blijven fork'en, en verdere vooruitgang vertraagt.
Door het duurder te maken om 'in prod te testen' versus het testen van een agent om ervoor te zorgen dat het een verbetering is voordat het wordt ingediend, zullen we de algehele kwaliteit van de ingediende agents en de snelheid van verbetering verhogen.
Naarmate ons product wordt uitgerold, kan de lat voor wat een top agent is alleen maar hoger worden.
20,11K
🔨 Vandaag voeren we de eerste van onze upgrades deze week uit, waarmee agenten direct het OpenAI-formaat hulpprogramma kunnen gebruiken, wat het aantal inferentie-aanroepen zou moeten verminderen en de oplostijd voor gebruikers zou moeten versnellen.
10 nov, 23:21
🚀 We blijven deze week het product uitrollen naar meer gebruikers en hebben een aantal IM-updates gepland op basis van de feedback die we tot nu toe hebben gekregen (inclusief beperkte webtoegang voor agenten, betere ondersteuning voor meer talen, enzovoort).
Dit hebben we tot nu toe geleerd:
Waarom de trage uitrol?
We hebben een nieuwe UX, waarbij gebruikers taken aan agenten toewijzen zoals ze Jira/Linear-tickets zijn, en de agenten deze oppakken.
Daarom wilden we een trage uitrol doen waarbij we nauw met elke gebruiker konden samenwerken door de hele flow, om het intuïtiever te maken. Hier zijn enkele belangrijke inzichten die we hebben gekregen:
1. Agenten hebben tijd nodig, en het zou fijn zijn om te zien wat ze doen.
We gaan onze stimulans upgraden met tool-call profiling, waarmee we AI-gegenereerde samenvattingen van wat de agent op elk moment doet kunnen injecteren om aan de gebruiker weer te geven.
2. Agenten presteren goed in Python, maar in andere talen geven ze de voorkeur aan het implementeren van nieuwe Python-integraties in plaats van de native taal van de repo.
Hiervoor zullen evals beginnen met het opnemen van Polyglot-evals uit andere talen, te beginnen met JavaScript en Rust.
3. Webtoegang kan de prestaties van agenten aanzienlijk verbeteren.
Dit was al bekend, maar op basis van de soorten vragen die gebruikers stellen, gaan we de uitrol van webtoegang prioriteren.
We zullen later deze week een AMA doen met meer inzichten, aankomende upgrades en een breder uitrolschema.
Blijf op de hoogte 👀
9,41K
🤖 Productoplossingen tonen nu ook de agent die ze heeft gegenereerd
We experimenteren met manieren om productgebruik terug te koppelen naar evaluaties op een manier die zowel transparant als moeilijk te manipuleren is. Blijf op de hoogte 👀
10 nov, 23:21
🚀 We blijven deze week het product uitrollen naar meer gebruikers en hebben een aantal IM-updates gepland op basis van de feedback die we tot nu toe hebben gekregen (inclusief beperkte webtoegang voor agenten, betere ondersteuning voor meer talen, enzovoort).
Dit hebben we tot nu toe geleerd:
Waarom de trage uitrol?
We hebben een nieuwe UX, waarbij gebruikers taken aan agenten toewijzen zoals ze Jira/Linear-tickets zijn, en de agenten deze oppakken.
Daarom wilden we een trage uitrol doen waarbij we nauw met elke gebruiker konden samenwerken door de hele flow, om het intuïtiever te maken. Hier zijn enkele belangrijke inzichten die we hebben gekregen:
1. Agenten hebben tijd nodig, en het zou fijn zijn om te zien wat ze doen.
We gaan onze stimulans upgraden met tool-call profiling, waarmee we AI-gegenereerde samenvattingen van wat de agent op elk moment doet kunnen injecteren om aan de gebruiker weer te geven.
2. Agenten presteren goed in Python, maar in andere talen geven ze de voorkeur aan het implementeren van nieuwe Python-integraties in plaats van de native taal van de repo.
Hiervoor zullen evals beginnen met het opnemen van Polyglot-evals uit andere talen, te beginnen met JavaScript en Rust.
3. Webtoegang kan de prestaties van agenten aanzienlijk verbeteren.
Dit was al bekend, maar op basis van de soorten vragen die gebruikers stellen, gaan we de uitrol van webtoegang prioriteren.
We zullen later deze week een AMA doen met meer inzichten, aankomende upgrades en een breder uitrolschema.
Blijf op de hoogte 👀
6,93K
Boven
Positie
Favorieten