Дом
MiniMax и Tencent Cloud стали партнерами, чтобы обеспечить полностью стабильную работу среды RL Sandbox для тренировки агентов на уровне миллионов единиц.

Переход агентов искусственного интеллекта из исследовательских лабораторий в реальные приложения ставит беспрецедентные требования к инфраструктуре, которая их поддерживает.
Недавно MiniMax и Tencent Cloud объявили о глубоком сотрудничестве и успешно достигли важной вехи в развитии инфраструктуры агентов. Используя мощные возможности Tencent Cloud по планированию вычислительных ресурсов и облачным технологиям, MiniMax начал внедрять среду для обучения агентов методом усиленного обучения (RL) с производительностью в миллионы операций и десятки тысяч одновременных подключений, достигнув полной стабильности в тестовой среде.
Метод усиленного обучения играет ключевую роль в улучшении принятия решений агентами искусственного интеллекта. Однако масштабное обучение агентов часто сопровождается высокими расходами на вычисления и сложностями с настройкой среды. Особенно значительным достижением этого сотрудничества является то, что Tencent Cloud помогла рамочной системе MiniMax для усиленного обучения совершить значительный прорыв:
Высокая эффективность: Среда обучения поддерживает «второй уровень активации», что значительно сокращает время подготовки экспериментов.
Оптимизация использования ресурсов: Динамическое управление ресурсами с применением принципа «использование и освобождение» позволяет избежать траты вычислительных мощностей.
Снижение затрат и повышение производительности: Более стабильный и быстрый процесс обучения значительно снижает общие затраты на масштабное обучение.
Как стартап в области искусственного интеллекта, цена которого превышает стоимость некоторых традиционных интернет-гигантов, MiniMax активно работает как в области привлечения капитала, так и в разработке технологий. Его рыночная стоимость продолжает расти, а доля на зарубежных рынках сейчас превышает 70%. Это сотрудничество с Tencent Cloud является не только технически взаимовыгодным, но и устанавливает новые стандарты для масштабного внедрения таких сред.
По мере того как прототип «операционной системы» эпохи искусственного интеллекта начинает формироваться, более эффективные подобные среды ускорят развитие агентов. С углублением исследований в области усиленного обучения MiniMax , экосистема агентов, способная к самообучению и быстрым итерациям, становится всё ближе к реальности.
Связанная статья
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Переход агентов искусственного интеллекта из исследовательских лабораторий в реальные приложения ставит беспрецедентные требования к инфраструктуре, которая их поддерживает.
Недавно
Метод усиленного обучения играет ключевую роль в улучшении принятия решений агентами искусственного интеллекта. Однако масштабное обучение агентов часто сопровождается высокими расходами на вычисления и сложностями с настройкой среды. Особенно значительным достижением этого сотрудничества является то, что
Высокая эффективность: Среда обучения поддерживает «второй уровень активации», что значительно сокращает время подготовки экспериментов.
Оптимизация использования ресурсов: Динамическое управление ресурсами с применением принципа «использование и освобождение» позволяет избежать траты вычислительных мощностей.
Снижение затрат и повышение производительности: Более стабильный и быстрый процесс обучения значительно снижает общие затраты на масштабное обучение.
Как стартап в области искусственного интеллекта, цена которого превышает стоимость некоторых традиционных интернет-гигантов,
По мере того как прототип «операционной системы» эпохи искусственного интеллекта начинает формироваться, более эффективные подобные среды ускорят развитие агентов. С углублением исследований в области усиленного обучения
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо











