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
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Как создать бесплатный сайт: бесплатный домен, хостинг и конструктор сайтов на базе ИИОглавлениеВведениеКонструктор сайтов на базе ИИ 1: Hookous AIШаг 1: РегистрацияШаг 2: Выбор типа бизнеса/нишиШаг 3: Выбор услугШаг 4: Определение целей сайта
Apple и Google заключили партнерство с Anthropic для устранения уязвимости, существовавшей 27 лет, с помощью технологии Glass Wing Protection
По мере стремительного развития искусственного интеллекта в области генерации кода и логического мышления сфера кибербезопасности сталкивается с беспрецедентными вызовами. Недавно известный стартап в
Главный научный сотрудник OpenAI обсуждает вопрос прозрачности рассуждений ИИ: сложность остается стабильной, резкого скачка не наблюдается
2 сентября Якуб Пачоцкий, главный научный сотрудник OpenAI, ответил в X на публичные опасения по поводу модели Astra, уточнив утверждения о том, что она работает без надзора и не обладает прозрачным механизмом рассуждений.Почему возник спор: глубоко
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
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Как создать бесплатный сайт: бесплатный домен, хостинг и конструктор сайтов на базе ИИОглавлениеВведениеКонструктор сайтов на базе ИИ 1: Hookous AIШаг 1: РегистрацияШаг 2: Выбор типа бизнеса/нишиШаг 3: Выбор услугШаг 4: Определение целей сайта
Apple и Google заключили партнерство с Anthropic для устранения уязвимости, существовавшей 27 лет, с помощью технологии Glass Wing Protection
По мере стремительного развития искусственного интеллекта в области генерации кода и логического мышления сфера кибербезопасности сталкивается с беспрецедентными вызовами. Недавно известный стартап в
Главный научный сотрудник OpenAI обсуждает вопрос прозрачности рассуждений ИИ: сложность остается стабильной, резкого скачка не наблюдается
2 сентября Якуб Пачоцкий, главный научный сотрудник OpenAI, ответил в X на публичные опасения по поводу модели Astra, уточнив утверждения о том, что она работает без надзора и не обладает прозрачным механизмом рассуждений.Почему возник спор: глубоко











