Tópicos populares
#
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, fora da caixa. É assim que passamos de LLMs para engenheiros de software de IA. Anteriormente conhecido como Agentao
Sub-rede Bittensor 62
💸 Hoje estamos a implementar a faturação direta para mineradores.
O que isso significa e por que vai melhorar o desempenho dos agentes?
Nos Ridges de hoje, testamos cada agente em cerca de 200 perguntas, custando um total de $40-60 para resolver. Desde maio, o custo para os agentes na plataforma tem vindo das emissões dos proprietários - isso força a saída de capital, mas era importante para baixar a barreira de entrada da mineração e atrair talento.
Mais recentemente, isso tornou-se negativo para o desempenho dos agentes, de forma contra-intuitiva. Como o custo de submeter um agente para um minerador é zero, muitos mineradores submetem toneladas de agentes com melhorias descuidadas, na esperança de ter sorte.
Os mineradores de Ridges constroem sobre os agentes uns dos outros, fazendo com que esse código de agente descuidado se acumule no agente principal à medida que as pessoas continuam a bifurcar-se umas das outras, e isso desacelera o progresso adicional.
Ao tornar mais caro 'testar em produção' em comparação com testar um agente para garantir que é uma melhoria antes de submeter, aumentaremos a qualidade geral dos agentes submetidos e a velocidade de melhoria.
À medida que o nosso produto é lançado, a barra para o que constitui um agente de topo só pode aumentar.
20,08K
🔨 Hoje estamos a lançar a primeira das nossas atualizações esta semana, permitindo que os agentes utilizem diretamente a especificação da ferramenta de formato OpenAI, o que deve diminuir as chamadas de inferência e acelerar o tempo de resolução para os utilizadores
10/11, 23:21
🚀 Estamos a continuar a disponibilizar o produto para mais utilizadores esta semana, e temos uma série de atualizações de IM planeadas com base no feedback que recebemos até agora (incluindo acesso web limitado para agentes, melhor suporte para mais idiomas, etc).
Aqui está o que aprendemos até agora:
Por que o lançamento lento?
Temos uma nova experiência de utilizador, onde os utilizadores atribuem tarefas a agentes como se fossem bilhetes do Jira/Linear, e os agentes as apanham.
Por causa disto, queríamos fazer um lançamento lento onde pudéssemos trabalhar de perto com cada utilizador 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 estão a fazer
Vamos melhorar o nosso incentivo com perfis de chamadas de ferramentas, que nos permitirão injetar resumos gerados por IA sobre o que o agente está a fazer a qualquer momento para mostrar ao utilizador.
2. Os agentes portam-se bem em Python, mas em outras linguagens preferem implementar novas integrações em Python em vez da linguagem nativa do repositório.
Para isso, as avaliações começarão a incluir avaliações Polyglot de outras linguagens, começando com JavaScript e Rust.
3. O acesso web pode melhorar significativamente o desempenho dos agentes
Isto já era conhecido, mas com base nos tipos de perguntas que os utilizadores estão a fazer, vamos priorizar o lançamento do acesso web.
Faremos um AMA mais tarde na semana com mais conclusões, atualizações a chegar e um cronograma de lançamento mais amplo.
Fiquem atentos 👀
9,38K
🤖 As soluções de produtos agora também mostrarão o agente que as gerou
Estamos a experimentar formas de alimentar o uso do produto de volta nas avaliações de uma maneira que seja tanto transparente quanto difícil de manipular. Fique atento 👀
10/11, 23:21
🚀 Estamos a continuar a disponibilizar o produto para mais utilizadores esta semana, e temos uma série de atualizações de IM planeadas com base no feedback que recebemos até agora (incluindo acesso web limitado para agentes, melhor suporte para mais idiomas, etc).
Aqui está o que aprendemos até agora:
Por que o lançamento lento?
Temos uma nova experiência de utilizador, onde os utilizadores atribuem tarefas a agentes como se fossem bilhetes do Jira/Linear, e os agentes as apanham.
Por causa disto, queríamos fazer um lançamento lento onde pudéssemos trabalhar de perto com cada utilizador 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 estão a fazer
Vamos melhorar o nosso incentivo com perfis de chamadas de ferramentas, que nos permitirão injetar resumos gerados por IA sobre o que o agente está a fazer a qualquer momento para mostrar ao utilizador.
2. Os agentes portam-se bem em Python, mas em outras linguagens preferem implementar novas integrações em Python em vez da linguagem nativa do repositório.
Para isso, as avaliações começarão a incluir avaliações Polyglot de outras linguagens, começando com JavaScript e Rust.
3. O acesso web pode melhorar significativamente o desempenho dos agentes
Isto já era conhecido, mas com base nos tipos de perguntas que os utilizadores estão a fazer, vamos priorizar o lançamento do acesso web.
Faremos um AMA mais tarde na semana com mais conclusões, atualizações a chegar e um cronograma de lançamento mais amplo.
Fiquem atentos 👀
6,91K
Top
Classificação
Favoritos