Повышение надежности агентов с помощью обучения с подкреплением (автор: Дениз Бирликчи) скачать в хорошем качестве

Повышение надежности агентов с помощью обучения с подкреплением (автор: Дениз Бирликчи)

Система, которая сработала один раз, — это демонстрация. Система, которая сработала каждый раз, — это прорыв. Доктор Даниэль Перзик беседует с исследователем ИИ Денизом Бирликчи из лаборатории AGI компании Amazon, чтобы узнать, как обучение с подкреплением (RL) превращает агентов ИИ из впечатляющих демонстраций в надежные инструменты, стабильно работающие в реальных условиях. Даниэль и Дениз обсуждают, почему надежность, а не точность, является истинным узким местом для веб-агентов, критическую роль надежной системы верификации, модели отказов, которые RL пытается исправить, и чрезвычайную сложность организации работы браузеров в реальном времени с системами восприятия и управления. Узнайте, как RL закладывает основу для агентов, способных надежно обрабатывать сложные рабочие процессы наравне с людьми.