ByteDance scopre una nuova legge di scala per gli agenti AI

Il team Seed AI di ByteDance ha pubblicato un articolo di ricerca che rivela che gli agenti AI possono raddoppiare la loro velocità di apprendimento ogni tre mesi attraverso un'interazione prolungata con il mondo reale. La scoperta offre una potenziale nuova legge di scala per il miglioramento dell'AI, mentre i metodi tradizionali basati sulla forza bruta affrontano limitazioni. Il team ha sviluppato EdgeBench, una suite di benchmark con 134 compiti a orizzonte ultra-lungo che richiedono ciascuno almeno 12 ore di funzionamento continuo, spaziando dall'ingegneria del software alla scoperta scientifica, alla matematica formale e al lavoro di conoscenza professionale. L'articolo osserva che la comprensione di come i sistemi autonomi apprendono dagli ambienti reali dopo il dispiegamento è ancora scarsa. La scoperta arriva mentre l'industria globale dell'AI cerca nuovi modi per migliorare i modelli oltre a fare affidamento su più dati e potenza di calcolo durante l'addestramento iniziale, un metodo che il co-fondatore di OpenAI Andrej Karpathy e altri hanno definito insostenibile.