به یک عامل هوش مصنوعی یک مدل بدهید تا یک شب روی آن کار کند. تا صبح، ممکن است یک گزارش آزمایش کامل و یک مدل بهتر داشته باشید.
این ایدهای است که پشت پروژه Autoresearch آندری کارپاتی قرار دارد. عامل، کد آموزشی را تغییر میدهد، یک آزمایش اجرا میکند، نتیجه را ارزیابی مینماید و تنها در صورتی که عملکرد بهبود یابد، تغییر را حفظ میکند.
اهمیت آن فراتر از آموزش مدل است. این الگویی عملی برای سیستمهایی ارائه میدهد که میتوانند بهطور مداوم آزمایش کنند، یاد بگیرند و بهبود یابند.
خط دادهای را در نظر بگیرید که با افزایش حجم دادهها و تغییر ساختارهای منبع، کندتر یا کماعتمادتر میشود. یک عامل میتواند روشهای مختلف پاکسازی، تبدیل و پردازش را در یک محیط کنترلشده آزمایش کند. تغییر تنها در صورتی پذیرفته میشود که زمان اجرا را بهبود بخشد بدون آنکه کیفیت دادهها کاهش یابد.
همین رویکرد میتواند از برنامهریزی عملیاتی نیز پشتیبانی کند. تخصیص منابع مختلف یا برنامههای تعمیر و نگهداری را میتوان قبل از معرفی به گردش کار واقعی، از نظر هزینه، زمان توقف و کیفیت خروجی آزمایش کرد.
در Hiwa AI، این رویکرد را با ایجاد حلقههای بهبود کنترلشده حول دادههای سازمانی و گردشهای کاری پیادهسازی میکنیم. هر تغییر پیشنهادی در یک محیط محدود آزمایش میشود، بر اساس معیارهای تجاری و فنی ارزیابی میگردد و تنها زمانی پذیرفته میشود که بهبود، معتبر، قابل ردیابی و ایمن باشد.
این نیازمند یک هدف روشن، معیارهای قابل اعتماد، فضای عملیاتی محدود، مکانیزمهای بازگشتی و نظارت انسانی است. بدون این کنترلها، سیستم ممکن است یک معیار را بهبود بخشد در حالی که هزینه یا ریسک را در بخشهای دیگر افزایش دهد.
Autoresearch تنها به معنای خودکارسازی کارها نیست. این مفهوم شامل خودکارسازی آزمایشها، ارزیابیها و بهبود مستمر میشود.
منبع اصلی: https://lnkd.in/eAEvVK4s