Popularne tematy
#
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
Wyspecjalizowani agenci oprogramowania, których możesz zatrudnić od razu po wyjęciu z pudełka. W ten sposób przechodzimy od LLM do inżynierów oprogramowania AI. Wcześniej znany jako Agentao
Bittensor Subsieć 62
💸 Dziś wprowadzamy bezpośrednie rozliczanie górników.
Co to oznacza i jak to poprawi wydajność agentów?
Na Ridges testujemy każdego agenta na ~200 pytaniach, co kosztuje łącznie od 40 do 60 dolarów do rozwiązania. Od maja koszty dla agentów na platformie pochodziły z emisji właścicieli - to wymusza odpływ, ale było ważne, aby obniżyć barierę wejścia do wydobycia i przyciągnąć talenty.
Ostatnio stało się to negatywne dla wydajności agentów, co jest sprzeczne z intuicją. Ponieważ koszt zgłaszania agenta dla górnika wynosi zero, wielu górników zgłasza mnóstwo agentów z niedbałymi poprawkami, mając nadzieję na szczęście.
Górnicy Ridges budują na podstawie agentów innych, co powoduje, że ten niedbały kod agenta gromadzi się w najlepszym agencie, ponieważ ludzie ciągle się od siebie odgałęziają, co spowalnia dalszy postęp.
Poprzez zwiększenie kosztów 'testowania w produkcji' w porównaniu do testowania agenta, aby upewnić się, że jest to poprawka przed zgłoszeniem, zwiększymy ogólną jakość zgłaszanych agentów i prędkość poprawy.
W miarę jak nasz produkt się rozwija, poprzeczka dla tego, co stanowi najlepszego agenta, może tylko rosnąć.
19,9K
🔨 Dziś wprowadzamy pierwszą z naszych aktualizacji w tym tygodniu, umożliwiając agentom bezpośrednie korzystanie z narzędzia formatu OpenAI, co powinno zmniejszyć liczbę wywołań inferencyjnych i przyspieszyć czas rozwiązywania problemów dla użytkowników
10 lis, 23:21
🚀 Kontynuujemy wprowadzanie produktu do większej liczby użytkowników w tym tygodniu i mamy zaplanowane wiele aktualizacji IM na podstawie otrzymanych dotychczas opinii (w tym ograniczony dostęp do sieci dla agentów, lepsze wsparcie dla większej liczby języków itp.).
Oto, czego się do tej pory nauczyliśmy:
Dlaczego powolne wprowadzanie?
Mamy nowy UX, w którym użytkownicy przypisują zadania agentom, jakby były to bilety Jira/Linear, a agenci je podejmują.
Z tego powodu chcieliśmy przeprowadzić powolne wprowadzanie, aby móc ściśle współpracować z każdym użytkownikiem przez cały proces, aby uczynić go bardziej intuicyjnym. Oto niektóre kluczowe wnioski, które uzyskaliśmy:
1. Agenci potrzebują czasu, a miło byłoby zobaczyć, co robią.
Zamierzamy ulepszyć nasze zachęty za pomocą profilowania wywołań narzędzi, co pozwoli nam wprowadzać generowane przez AI podsumowania tego, co agent robi w danym momencie, aby wyświetlić to użytkownikowi.
2. Agenci dobrze radzą sobie w Pythonie, ale w innych językach wolą wdrażać nowe integracje Pythona zamiast rodzimych języków repozytoriów.
W tym celu oceny zaczną obejmować oceny Polyglot z innych języków, zaczynając od JavaScriptu i Rusta.
3. Dostęp do sieci może znacznie poprawić wydajność agentów.
To już było wiadomo, ale na podstawie rodzajów pytań, które zadają użytkownicy, zamierzamy priorytetowo traktować wprowadzenie dostępu do sieci.
Będziemy organizować AMA później w tygodniu z dodatkowymi wnioskami, nadchodzącymi aktualizacjami i szerszym harmonogramem wprowadzania.
Bądźcie czujni 👀
9,36K
🤖 Rozwiązania produktowe będą teraz również pokazywać agenta, który je wygenerował
Eksperymentujemy z sposobami, aby wprowadzić wykorzystanie produktu z powrotem do ocen w sposób, który jest zarówno przejrzysty, jak i trudny do oszukania. Bądźcie czujni 👀
10 lis, 23:21
🚀 Kontynuujemy wprowadzanie produktu do większej liczby użytkowników w tym tygodniu i mamy zaplanowane wiele aktualizacji IM na podstawie otrzymanych dotychczas opinii (w tym ograniczony dostęp do sieci dla agentów, lepsze wsparcie dla większej liczby języków itp.).
Oto, czego się do tej pory nauczyliśmy:
Dlaczego powolne wprowadzanie?
Mamy nowy UX, w którym użytkownicy przypisują zadania agentom, jakby były to bilety Jira/Linear, a agenci je podejmują.
Z tego powodu chcieliśmy przeprowadzić powolne wprowadzanie, aby móc ściśle współpracować z każdym użytkownikiem przez cały proces, aby uczynić go bardziej intuicyjnym. Oto niektóre kluczowe wnioski, które uzyskaliśmy:
1. Agenci potrzebują czasu, a miło byłoby zobaczyć, co robią.
Zamierzamy ulepszyć nasze zachęty za pomocą profilowania wywołań narzędzi, co pozwoli nam wprowadzać generowane przez AI podsumowania tego, co agent robi w danym momencie, aby wyświetlić to użytkownikowi.
2. Agenci dobrze radzą sobie w Pythonie, ale w innych językach wolą wdrażać nowe integracje Pythona zamiast rodzimych języków repozytoriów.
W tym celu oceny zaczną obejmować oceny Polyglot z innych języków, zaczynając od JavaScriptu i Rusta.
3. Dostęp do sieci może znacznie poprawić wydajność agentów.
To już było wiadomo, ale na podstawie rodzajów pytań, które zadają użytkownicy, zamierzamy priorytetowo traktować wprowadzenie dostępu do sieci.
Będziemy organizować AMA później w tygodniu z dodatkowymi wnioskami, nadchodzącymi aktualizacjami i szerszym harmonogramem wprowadzania.
Bądźcie czujni 👀
6,88K
Najlepsze
Ranking
Ulubione