O que acontece quando você dá aos agentes de codificação de IA um laboratório cheio de braços robóticos, alguns recursos de computação e um “generoso orçamento de tokens” para ensinar várias tarefas aos robôs? Aparentemente, os agentes conseguem descobrir um regime de treinamento que ensina os robôs a cortar braçadeiras e até mesmo inserir GPUs em soquetes finos em placas-mãe.
Esse vislumbre de como a IA pode agir de maneira totalmente autônoma para automatizar o treinamento de robôs foi possível graças a uma nova estrutura de aproveitamento de agentes – software que envolve modelos de IA para permitir o uso de diversas ferramentas, ao mesmo tempo que fornece recursos como memória, contexto, restrição e ciclos de feedback. Esse arnês agente, chamado ENPIREfoi desenvolvido por pesquisadores de robótica do laboratório Nvidia GEAR (Generalist Empowered Agent Research) junto com colaboradores da Carnegie Mellon University em Pittsburgh e da University of California, Berkeley.
“Uma parte do nosso laboratório NVIDIA GEAR agora se aprimora incansavelmente da noite para o dia”, escreveu Jim Fan, diretor de IA da NVIDIA, em um Postagem no LinkedIn. “Acabamos de ler os relatórios pela manhã.”
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