O que acontece quando você dá aos agentes de codificação de IA um laboratório cheio de braços robóticos, alguns recursos de computação e um “generoso orçamento de tokens” para ensinar várias tarefas aos robôs? Aparentemente, os agentes conseguem descobrir um regime de treinamento que ensina os robôs a cortar braçadeiras e até mesmo inserir GPUs em soquetes finos em placas-mãe.
Esse vislumbre de como a IA pode agir de maneira totalmente autônoma para automatizar o treinamento de robôs foi possível graças a uma nova estrutura de aproveitamento de agentes – software que envolve modelos de IA para permitir o uso de diversas ferramentas, ao mesmo tempo que fornece recursos como memória, contexto, restrição e ciclos de feedback. Esse arnês agente, chamado ENPIREfoi desenvolvido por pesquisadores de robótica do laboratório NVIDIA GEAR (Generalist Empowered Agent Research) em conjunto com colaboradores da Carnegie Mellon University em Pittsburgh e da University of California, Berkeley.
“Uma parte do nosso laboratório NVIDIA GEAR agora se aprimora incansavelmente da noite para o dia”, escreveu Jim Fan, diretor de IA da NVIDIA, em um Postagem no LinkedIn. “Acabamos de ler os relatórios pela manhã.”
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