智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，Facebook的母公司Meta(META.US)宣布將發(fā)布一系列新的人工智能模型，其中包括一個能夠自我評估的模型，這可能減少人工智能開發(fā)過程中的人類參與。這一發(fā)布是在Meta于8月份介紹該工具的論文之后進(jìn)行的，論文中詳細(xì)描述了該工具如何利用與OpenAI的o1模型相同的“思路鏈”技術(shù)來提高對科學(xué)、編碼和數(shù)學(xué)等挑戰(zhàn)性問題的回答準(zhǔn)確性。Meta的研究人員通過完全由人工智能生成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練評估模型，消除了?cè)斯ぽ斎氲男枰?

Meta的這一舉措標(biāo)志著公司在人工智能自我學(xué)習(xí)和自我評估能力上邁出了重要一步。這種自我評估技術(shù)不僅能夠提高模型的準(zhǔn)確性，還可能減少目前依賴人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程中的成本和低效問題。Meta的研究人員表示，使用人工智能來評估自身的能力，是創(chuàng)建能夠從錯誤中學(xué)習(xí)并自主改進(jìn)的智能代理的關(guān)鍵。這些智能代理被設(shè)想為能夠執(zhí)行大量任務(wù)而無需人工干預(yù)的數(shù)字助理。

Meta的研究人員Jason Weston強(qiáng)調(diào)，隨著人工智能的發(fā)展，它將越來越擅長自我檢查。自我學(xué)習(xí)和自我評估的能力對于人工智能至關(guān)重要。除了Meta，其他公司如谷歌和Anthropic也在研究基于人工智能反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)概念，但他們通常不會將模型公開發(fā)布。

在這次發(fā)布中，Meta還推出了其他AI工具，包括對圖像識別模型Segment Anything的更新，該模型可以加快大型語言模型(LLM)的響應(yīng)生成時(shí)間，以及一個可用于幫助發(fā)現(xiàn)新無機(jī)材料的數(shù)據(jù)集。這些工具的發(fā)布進(jìn)一步展示了Meta在推動人工智能技術(shù)進(jìn)步方面的努力和承諾。

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來源：智通財(cái)經(jīng)網(wǎng)