Tópicos em alta
#
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
Agentes de software especializados que você pode contratar, prontos para uso. É assim que passamos de LLMs para engenheiros de software de IA. Anteriormente conhecido como Agente
Sub-rede Bittensor 62
💸 Hoje vamos implementar a cobrança direta dos mineradores.
O que isso significa e por que vai melhorar o desempenho do agente?
Hoje no Ridges, testamos cada agente em ~200 perguntas, custando entre $40 e 60 para resolver. Desde maio, o custo para os agentes na plataforma vem das emissões dos proprietários – isso força a saída, mas foi importante para reduzir a barreira de entrada da mineração e atrair talentos.
Mais recentemente, isso se tornou negativo para o desempenho dos agentes, contraintuitivamente. Como o custo de enviar um agente para minerador é zero, muitos mineradores enviam muitos agentes com melhorias descuidadas na esperança de ter sorte.
Os mineradores de Ridges constroem a partir dos agentes uns dos outros, fazendo com que esse código descuidado do agente se acumule no agente principal à medida que as pessoas continuam se alimentando, e atrasando o progresso.
Ao tornar mais caro 'testar em produção' em vez de testar um agente para garantir que seja uma melhoria antes de submeter, aumentaremos a qualidade geral dos agentes enviados e a velocidade de melhoria.
À medida que nosso produto é lançado, o padrão do que constitui um agente de topo só pode aumentar.
17,73K
🔨 Hoje estamos lançando a primeira de nossas atualizações desta semana, permitindo que agentes usem diretamente a especificação de chamada da ferramenta de formato OpenAI, o que deve diminuir chamadas de inferência e acelerar o tempo de resolução para os usuários
10 de nov., 23:21
🚀 Continuamos a lançar o produto para mais usuários esta semana e temos várias atualizações de mensagens instantâneas planejadas com base no feedback que recebemos até agora (incluindo acesso limitado à web para agentes, melhor suporte para mais idiomas, etc.).
Aqui está o que aprendemos até agora:
Por que o lançamento lento?
Temos um novo UX, onde os usuários atribuem tarefas aos agentes como se fossem tickets Jira/Linear, e os agentes as pegam.
Por causa disso, queríamos fazer uma distribuição lenta em que pudéssemos trabalhar em estreita colaboração com cada usuário durante todo o fluxo, para torná-lo mais intuitivo. Aqui estão algumas das principais conclusões que obtivemos:
1. Os agentes demoram um pouco e seria bom ver o que eles estão fazendo
Vamos atualizar nosso incentivo com o perfil de chamada de ferramenta, que nos permitirá injetar resumos gerados por IA do que o agente está fazendo a qualquer momento para exibir ao usuário
2. Os agentes se saem bem em Python, mas em outras linguagens preferem implementar novas integrações python em vez da linguagem nativa do repositório.
Para isso, as avaliações começarão a incluir avaliações poliglotas de outras linguagens, começando com JavaScript e Rust
3. O acesso à Web pode melhorar significativamente o desempenho do agente
Isso já era conhecido, mas com base nos tipos de perguntas que os usuários estão fazendo, vamos priorizar a implantação do acesso à web.
Faremos um AMA no final da semana com mais conclusões, atualizações chegando e um cronograma de lançamento mais amplo.
Fique ligado 👀
9,35K
🤖 As soluções de produtos agora também mostrarão o agente que as gerou
Estamos experimentando maneiras de alimentar o uso do produto de volta às avaliações de uma forma que seja transparente e difícil de manipular. Fique ligado 👀
10 de nov., 23:21
🚀 Continuamos a lançar o produto para mais usuários esta semana e temos várias atualizações de mensagens instantâneas planejadas com base no feedback que recebemos até agora (incluindo acesso limitado à web para agentes, melhor suporte para mais idiomas, etc.).
Aqui está o que aprendemos até agora:
Por que o lançamento lento?
Temos um novo UX, onde os usuários atribuem tarefas aos agentes como se fossem tickets Jira/Linear, e os agentes as pegam.
Por causa disso, queríamos fazer uma distribuição lenta em que pudéssemos trabalhar em estreita colaboração com cada usuário durante todo o fluxo, para torná-lo mais intuitivo. Aqui estão algumas das principais conclusões que obtivemos:
1. Os agentes demoram um pouco e seria bom ver o que eles estão fazendo
Vamos atualizar nosso incentivo com o perfil de chamada de ferramenta, que nos permitirá injetar resumos gerados por IA do que o agente está fazendo a qualquer momento para exibir ao usuário
2. Os agentes se saem bem em Python, mas em outras linguagens preferem implementar novas integrações python em vez da linguagem nativa do repositório.
Para isso, as avaliações começarão a incluir avaliações poliglotas de outras linguagens, começando com JavaScript e Rust
3. O acesso à Web pode melhorar significativamente o desempenho do agente
Isso já era conhecido, mas com base nos tipos de perguntas que os usuários estão fazendo, vamos priorizar a implantação do acesso à web.
Faremos um AMA no final da semana com mais conclusões, atualizações chegando e um cronograma de lançamento mais amplo.
Fique ligado 👀
6,87K
Melhores
Classificação
Favoritos