Nvidia刚刚表明，现在才是真正的英雄，而不是人工智能模型

Nvidia周五发布了一些有趣的新研究，表明在要求人工智能执行长期任务时，利用比基础模型更重要。工具是围绕人工智能模型的软件包装器--工具、内存管理和规则，将原始模型转变为可以自行发挥作用的东西。TL;DR：只需使用经过调整以更好地处理内存的定制背带并包括一个类似“主管”老板的组件，研究人员让Claude Opus 5在交互推理基准ARC-AGI-3上获得了100%的分数，这是一组没有指令的2D游戏，其中模型必须弄清楚如何玩和获胜，就像人类一样。(That这是一个与前沿实验室OpenAI尤其相似的基准。）在没有安全带的情况下，Opus 5的得分为30%，是所有测试模型中最高的。英伟达的研究表明，虽然模型选择确实很重要，但模型本身--充当智能体“大脑”的部分--在智能体系统中的作用比许多人工智能用户意识到的要小，特别是对于长期任务。工具使模型成为代理：它处理记忆、上下文和反馈。“一般来说，世界几乎将代理解读为模型的API，”英伟达人工智能部门产品副总裁Adel El Hallak（上图）告诉TechCrunch。但代理人实际上不仅仅如此。“这就是模型。它是模型周围的脚手架，我们称之为“背带”，即它利用的一套工具。我们为它提供了运行时以及相关技能和库的访问权限。”长期任务是那些需要将许多决定串在一起（有时需要数天）才能完成工作的任务。这与人工智能只是对提示做出响应形成鲜明对比。弄清楚如何让人工智能执行长期任务，而不会分心并陷入混乱，这是代理研究的圣杯之一。例如：Microsof

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