Filtrează articolele

Subiect: #Prime Intellect

Prime Intellect lansează Prime Agent: un cadru open-source RLM unde sub-agenții sunt apeluri de funcții într-un kernel IPython persistent

Prime Intellect a lansat Prime Agent, un cadru open-source care folosește un model de limbaj recursiv și un kernel IPython persistent pentru a crea agenți AI capabili să își editeze propriul cod în timp real. Cu un scor de 95,5% pe ARC-AGI-3, depășește performanța umană expertă.

🕒 2 zile în urmă
AI Prime Intellect lansează Verifiers v1: seturi de sarcini, hamuri și runtime-uri compozabile pentru antrenamentul și evaluarea RL agentic

Prime Intellect lansează Verifiers v1: seturi de sarcini, hamuri și runtime-uri compozabile pentru antrenamentul și evaluarea RL agentic

Prime Intellect a lansat Verifiers v1, o suită open-source de instrumente modulare pentru antrenamentul și evaluarea agenților RL. Include seturi de sarcini compozabile, hamuri de testare standardizate și runtime-uri flexibile, facilitând reproductibilitatea și inovația în cercetarea AI.

🕒 3 săptămâni în urmă
AI Prime Intellect atrage 130 de milioane de dolari pentru a ajuta companiile să-și construiască proprii agenți AI

Prime Intellect atrage 130 de milioane de dolari pentru a ajuta companiile să-și construiască proprii agenți AI

Prime Intellect, un startup care oferă putere de calcul și instrumente pentru construirea de agenți AI, a strâns 130 de milioane de dolari într-o rundă Seria A, evaluându-se la un miliard de dolari. Runda a fost condusă de Radical Ventures, cu participarea Nvidia, Intel, Dell și a unor fondatori celebri. Compania vrea să ajute întreprinderile să-și antreneze propriii agenți fără a depinde de laboratoarele de frontieră AI.

🕒 1 luni în urmă

Prime Intellect lansează prime-rl 0.6.0: un cadru deschis pentru antrenarea modelelor MoE de trilioane de parametri prin învățare prin întărire agentică

Prime Intellect a lansat prime-rl 0.6.0, un cadru open-source pentru învățare prin întărire asincronă pe modele MoE de trilioane de parametri. Cu optimizări precum inferența FP8, paralelism expert larg și disociere prefill/decode, a antrenat GLM-5 pe sarcini SWE cu performanțe remarcabile pe doar 28 de noduri H200.

🕒 1 luni în urmă

Acest site folosește cookie-uri pentru a-ți oferi o experiență de navigare cât mai plăcută. Continuarea navigării implică acceptarea acestora.