人々が
$REI / @rei_labs がこの分野で最も技術的に進んだAIエージェントプロジェクトの一つであることに気付くのは時間の問題だ。
コア、その推論システムは、動的で修正可能な知識構造の中で動作する複数の並列コンポーネントから構築されており、単一のモデルが孤立して考えるのに頼っていないことを意味している。代わりに、推論を時間とともに更新・再編成できるシステム全体に分散させている。
ここでの深い主張は、$REI が知能エージェントの背後にある実際のメカニズムに焦点を当てているということだ:
推論、
記憶、
命令処理、
持続性、
システムの調整。
彼らが取り組んでいる最大の課題の一つは、言語の境界問題だ。
人間の指示は自然に複数の層を同時に含む:好み、修正、タスクルール、将来の期待、範囲の制限、文脈のニュアンス。
REIは、それぞれの指示を正しい内部層に分離し、適切な持続性と行動への影響を持たせてルーティングする仕組みを構築している。
もう一つ重要な要素は、推論と表現の分離だ。
コアは、上に乗る言語モデルに依存しない標準化された内部出力を生成する。これにより、推論層自体は安定したまま、表現層は独立して進化できる。
このプロジェクトの意図性と技術性は比類ない。
0.5シリーズのアップデート(H1の終わり頃に予定)は大きなきっかけとなるだろう。
Core/推論アーキテクチャの動作