Álmodással tanítja az AI-modelleket a memóriájuk kijavítására az Anthropic
Az emberi agy működését, az emlékek alvás alatti rendszerezését ültette át a mesterséges intelligenciára az Anthropic a november 6-án bemutatott kutatásában. Az „álmodásnak” nevezett eljárás során a Claude-modellek a munkamenetek közötti szünetekben átnézik feljegyzéseiket, kijavítják a hibákat és frissítik tudásukat. A kutatók a Pokémon Red videójátékkal tesztelték a módszert: a Sonnet 3.7 modell túlbonyolította a naplózást – 17 lépésen át csak fájlokat hozott létre és törölt haladás nélkül –, míg a Fable 5 jóval szelektívebb és hatékonyabb stratégiát alkalmazott.
Az álmodási szakasz gyakorlati haszna egy tájékozódási hibánál mutatkozott meg a leginkább. A modell egy téves feljegyzés miatt azt
<truncated 115 bytes>
l Cerulean Cityt. Az üresjáratban lefuttatott álmodás során azonban összevetette jegyzeteit a szó szerinti naplóval, javította a hibát, és kevesebb mint kétezer lépéssel célba ért. A módszert a Stainless szoftvercég 350 ezer belső dokumentumán, mintegy 420 millió tokenen is kipróbálták: a Claude Opus 5 modell 128 munkamenet alatt épített belőlük wikiszerű adatbázist, amely a 25 tesztkérdésnél elért pontosságot önmagában 13-ról 48 százalékra emelte, keresővel kiegészítve pedig 61 százalékos eredményt ért el kérdésenként húszezer token megtakarítása mellett.
Folytasd az appban — szavazz és szólj hozzá ➔