Jin10 datos 3 de abril, hoy a la 1 de la mañana, OpenAI lanzó un nuevo indicador de referencia para la evaluación de AI Agents: PaperBench. Este indicador evalúa principalmente las capacidades de búsqueda, integración y ejecución de los agentes, y requiere la replicación de los mejores trabajos en la Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático de 2024, incluyendo la comprensión del contenido del trabajo, la escritura de código y la ejecución de experimentos. Según los datos de prueba publicados por OpenAI, actualmente los agentes creados por modelos grandes conocidos aún no pueden superar a los doctores en aprendizaje automático de primer nivel. Pero son muy útiles para el aprendizaje asistido y para comprender el contenido de la investigación.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
OpenAI Código abierto PaperBench, reconfigurando la evaluación de los mejores agentes de IA.
Jin10 datos 3 de abril, hoy a la 1 de la mañana, OpenAI lanzó un nuevo indicador de referencia para la evaluación de AI Agents: PaperBench. Este indicador evalúa principalmente las capacidades de búsqueda, integración y ejecución de los agentes, y requiere la replicación de los mejores trabajos en la Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático de 2024, incluyendo la comprensión del contenido del trabajo, la escritura de código y la ejecución de experimentos. Según los datos de prueba publicados por OpenAI, actualmente los agentes creados por modelos grandes conocidos aún no pueden superar a los doctores en aprendizaje automático de primer nivel. Pero son muy útiles para el aprendizaje asistido y para comprender el contenido de la investigación.