Maison
MiniMax et Tencent Cloud s’allient pour assurer le fonctionnement stable et complet du RL Sandbox, indispensable à l’entraînement d’agents au niveau des millions.

Le transfert des agents intelligents des laboratoires de recherche vers les applications du monde réel impose des exigences sans précédent à l’infrastructure qui les soutient.
Récemment, MiniMax et Tencent Cloud ont annoncé un partenariat étroit et ont réussi à atteindre une étape clé dans le développement de l’infrastructure destinée à ces agents. En tirant parti des puissantes capacités de planification des calculs et de cloud-native de Tencent Cloud , MiniMax a commencé à déployer un environnement d’apprentissage par renforcement pour agents capable de gérer des millions de connexions simultanées, atteignant ainsi une stabilité totale dans l’environnement de test.
L’apprentissage par renforcement est essentiel pour améliorer la capacité de prise de décision des agents intelligents. Cependant, la formation à grande échelle de ces agents entraîne souvent de coûts de calcul importants et des difficultés dans l’installation de l’environnement de test. La réalisation majeure de cette collaboration réside dans le fait que Tencent Cloud a aidé le framework d’apprentissage par renforcement de MiniMax à faire un bond en avant significatif :
Efficacité extrême : L’environnement de formation prend en charge la “activation de deuxième niveau”, réduisant considérablement le temps nécessaire à la préparation des expériences.
Optimisation des ressources : Une gestion dynamique des ressources, basée sur un principe d’“utilisation et libération”, assure qu’aucune puissance de calcul ne soit gaspillée.
Réduction des coûts et amélioration des performances : Un processus de formation plus stable et plus rapide permet de réduire considérablement le coût global de la formation à grande échelle.
En tant que start-up dans le domaine de l’intelligence artificielle dont la valeur est supérieure à celle de certains géants du web traditionnels, MiniMax s’est activement investie tant sur le plan financier que technologique. Sa valeur boursière a continué d’augmenter et sa part de marché à l’étranger dépasse désormais 70 %. Ce partenariat avec Tencent Cloud n’est pas seulement un succès technique mutuel ; il établit également une référence dans l’industrie pour le déploiement d’environnements d’apprentissage par renforcement à grande échelle.
Alors que le prototype d’un “système d’exploitation” de l’ère de l’intelligence artificielle commence à prendre forme, un environnement de base plus efficace accélérera l’évolution des agents intelligents. Avec l’approfondissement de ses recherches en apprentissage par renforcement, MiniMax contribue à la réalisation d’un écosystème d’agents capables d’apprendre par eux-mêmes et de s’améliorer rapidement.
Article connexe
PDG de DeepMind, Hassabis : Je dors six heures par jour et je me sens généralement plein d’énergie vers 1 h du matin.
Fortune a récemment publié une interview avec Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, révélant son approche non conventionnelle du repos et de la productivité. Hassabis a divulgué qu’il dort très peu, structurant ses heures d’éveil en deux blocs de t
OpenAI et Anthropic se disputent des parts de marché malgré des résultats en deçà des attentes
Bien que des informations récentes laissent entendre qu’OpenAI n’aurait pas atteint ses objectifs de chiffre d’affaires, ce qui a pesé sur les valeurs technologiques ce mardi, les investisseurs privés
Conformité des véhicules autonomes en Californie : une nouvelle ère marquée par les amendes, les zones de géolocalisation et 1 million de miles
Guident exploite une navette AuveTech dans le sud de la Floride, gérant un parcours de quatre miles à West Palm Beach et un parcours d’un mile à Boca Raton grâce à sa technologie de surveillance à dis
Recommandations de sujets spéciaux liés
commentaires (0)

Le transfert des agents intelligents des laboratoires de recherche vers les applications du monde réel impose des exigences sans précédent à l’infrastructure qui les soutient.
Récemment,
L’apprentissage par renforcement est essentiel pour améliorer la capacité de prise de décision des agents intelligents. Cependant, la formation à grande échelle de ces agents entraîne souvent de coûts de calcul importants et des difficultés dans l’installation de l’environnement de test. La réalisation majeure de cette collaboration réside dans le fait que
Efficacité extrême : L’environnement de formation prend en charge la “activation de deuxième niveau”, réduisant considérablement le temps nécessaire à la préparation des expériences.
Optimisation des ressources : Une gestion dynamique des ressources, basée sur un principe d’“utilisation et libération”, assure qu’aucune puissance de calcul ne soit gaspillée.
Réduction des coûts et amélioration des performances : Un processus de formation plus stable et plus rapide permet de réduire considérablement le coût global de la formation à grande échelle.
En tant que start-up dans le domaine de l’intelligence artificielle dont la valeur est supérieure à celle de certains géants du web traditionnels,
Alors que le prototype d’un “système d’exploitation” de l’ère de l’intelligence artificielle commence à prendre forme, un environnement de base plus efficace accélérera l’évolution des agents intelligents. Avec l’approfondissement de ses recherches en apprentissage par renforcement,
PDG de DeepMind, Hassabis : Je dors six heures par jour et je me sens généralement plein d’énergie vers 1 h du matin.
Fortune a récemment publié une interview avec Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, révélant son approche non conventionnelle du repos et de la productivité. Hassabis a divulgué qu’il dort très peu, structurant ses heures d’éveil en deux blocs de t
OpenAI et Anthropic se disputent des parts de marché malgré des résultats en deçà des attentes
Bien que des informations récentes laissent entendre qu’OpenAI n’aurait pas atteint ses objectifs de chiffre d’affaires, ce qui a pesé sur les valeurs technologiques ce mardi, les investisseurs privés











