Ao Qu y colaboradores publican Reef como código abierto para el aprendizaje a partir de interacciones en vivo con agentes
El investigador del MIT y un grupo de contribuyentes distribuidos construyeron una pila Apache-2.0 que actualiza los pesos del modelo y los marcos de ejecución de agentes a partir de experiencia en vivo.
By Ryan Merket · Published
Primary source: Hugging Face Newsroom
Por qué importa
Reef convierte los registros de inferencia en una canalización de aprendizaje versionada tanto para los pesos del modelo como para el software del agente. Sus controles de lanzamiento evalúan las actualizaciones candidatas antes de su publicación y dejan la versión en servicio sin cambios cuando se rechaza una actualización candidata.
La investigadora del MIT Ao Qu y un grupo distribuido de investigadores de IA hicieron de código abierto Reef el 15 de septiembre, poniendo el aprendizaje de agentes directamente dentro de la infraestructura que atiende las solicitudes de los usuarios.
El proyecto describe a Reef como totalmente de código abierto.…
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