Meta(META.US)推出自我評估AI模型 減少人類參與提升開發(fā)效率

智通財經(jīng)APP獲悉，F(xiàn)acebook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行的，論文中詳細描述了該工具如何利用與OpenAI的o1模型相同的“思路鏈”技術來提高對科學、編碼和數(shù)學等挑戰(zhàn)性問題的回答準確性。Meta的研究人員通過完全由人工智能生成的數(shù)據(jù)來訓練評估模型，消除了人工輸入的需要。

Meta的這一舉措標志著公司在人工智能自我學習和自我評估能力上邁出了重要一步。這種自我評估技術不僅能夠提高模型的準確性，還可能減少目前依賴人類反饋的強化學習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)建能夠從錯誤中學習并自主改進的智能代理的關鍵。這些智能代理被設想為能夠執(zhí)行大量任務而無需人工干預的數(shù)字助理。

Meta的研究人員Jason Weston強調(diào)，隨著人工智能的發(fā)展，它將越來越擅長自我檢查。自我學習和自我評估的能力對于人工智能至關重要。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化學習概念，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)的響應生成時間，以及一個可用于幫助發(fā)現(xiàn)新無機材料的數(shù)據(jù)集。這些工具的發(fā)布進一步展示了Meta在推動人工智能技術進步方面的努力和承諾。