Протокол Coral превосходит поддерживаемый Microsoft Magnetic-UI на 34% в бенчмарке GAIA

В этом посте:

• Протокол Coral превзошел поддерживаемый Microsoft Magnetic-UI на 34% в бенчмарке GAIA.
• Протокол фокусируется на горизонтальном, а не вертикальном масштабировании интеллекта, что бросает вызов текущим тенденциям в разработке моделей ИИ. 
• Протокол Coral достиг наивысшего балла GAIA среди других проверенных систем с малыми моделями.

Coral Protocol, многоагентная система ИИ, сегодня превзошла Magnetic UI от Microsoft на 34% в бенчмарке GAIA. Подход протокола фокусировался на горизонтальном масштабировании, а не вертикальном, что создает новый вызов для текущих тенденций в моделях ИИ. Coral достиг наивысшего балла среди других проверенных систем с малыми моделями. 

Текущий оценочный балл, установленный протоколом Coral, поддерживает точку зрения Nvidia, как показано в исследовании ArXiv, что интеллектуально скоординированные более мелкие модели имеют потенциал превосходить крупномасштабные системы, не влияя на их эффективность. Протокол Coral подчеркивает многослойную интеграцию специализированных агентов по всему миру. Он улучшил производительность различных языковых моделей, обеспечив безопасную и параллельную координацию нескольких агентов. Модели улучшили способности к рассуждению, планированию и решению проблем.

CTO Coral призывает разработчиков агентов «корализовать» своих агентов

Кэлум Фордер, CTO Coral, заявил, что достигнутая веха доказывает, что горизонтальное масштабирование больше не является теоретическим, а стало практическим, и похвалил Coral за эффективное его внедрение. Он добавил, что Интернет Агентов — это реальность, и призвал разработчиков агентов «корализовать» своих агентов. Он также призвал разработчиков приложений использовать инфраструктуру Coral для эффективной разработки, экономя затраты. 

Разработчики агентов сосредоточились на увеличении размера моделей для управления сложными задачами и опережения конкурентов в разработке агентного ИИ. Новый подход Coral предложил другой путь, где более мелкие скоординированные модели могут соответствовать или даже превосходить возможности крупномасштабных систем. 

Бенчмарк GAIA оценивает продвинутые модели ИИ и оценивает их способность выполнять задачи в реальном мире, которые могут потребовать вмешательства человека, исследований и аналитических навыков. Бенчмарк содержит 450 сложных вопросов, предназначенных для тестирования агентов ИИ в задачах решения проблем и общей помощи. 

Система агентов Coral GAIA, использованная в тесте, построена на открытом протоколе Coeal и вдохновлена OWL от CAMEL. Она использует специализированные агенты для выполнения задач. Система может выполнять планирование поиска, анализ изображений и видео, критику, веб-браузинг и генерацию ответов. Агенты общаются через инструменты связи MCP сервера Coral.

Графовая архитектура находит прорыв в системах агентов ИИ

Графовая архитектура была отмечена после успеха протокола Coral в бенчмарке GAIA. Архитектура позволяет разработчикам создавать надежных, легких агентов ИИ, работающих на более мелких моделях. Системы, построенные на графовой архитектуре, поддерживают более сильную взаимосвязь между агентами и большую совместимость с более широкой экосистемой. 

Кэлум Фордер, CTO Coral, добавил, что они доказали, что малые модели могут масштабироваться за пределы ранее известных пределов и превосходить текущие модели. Он выразил уверенность в центральной роли компании как игрока в будущем агентного ИИ. 

Графовый ИИ также использовался в различных приложениях. Маркус Бюлер из MIT разработал новый метод, который использует графовую архитектуру и теорию категорий для выявления корреляций между не связанными областями, такими как биологические ткани и Девятая симфония Бетховена. Система ИИ выявила общие паттерны сложности, которые предполагают глубокие связи в том, как устроены природные и художественные системы.

Модель Бюлера также предложила реальные инновации, такие как биоматериал, вдохновленный абстрактным искусством, доказывая, что графовый ИИ может стимулировать творческие прорывы.