Что должно исчезнуть из крипты (в идеале, через саморегулирование):
- мемкоины
- аирдропы
- VC-монеты и дамп на ритейл
- спекулятивная торговля NFT
- TVL как основная метрика
- понятие "нарративов"
- что-угодно-to-earn, кроме работай-to-earn
Общался сегодня с одним топовым инвестором в индустрии (больше $1B фонд), вот что они думают: индустрия Web3/крипто находится в сложном и неопределенном состоянии, возможно приближаясь к значительному переломному моменту. Скептически относятся к долгосрочной жизнеспособности многих текущих криптопроектов, считая, что только несколько вариантов использования (таких как децентрализованные финансы, азартные игры и рынки предсказаний) показали реальный потенциал.
Изменения ожидаются в форме крипто-VC, где фонды могут начать инвестировать в более устоявшиеся проекты после серии B, а не в стартапы на ранней стадии. Кастодиальность и суверенитет остаются важными для определенных случаев использования (деньги, финансы, большие деньги и большие финансы), но многим потребительским кейсам не нужна полная децентрализация. TEE и CRDT дадют _почти что_ те же гарантии, но в 10-100 раз дешевле для разработчика, поэтому многие кейсы типа игр, социальных сетей, гемблинга и фана уедут туда.
Я типа супер bullish в кибернетические системы, децентрализованные механизмы, программируемые рынки (x100 еще сделаем!), но хомяка, который пришел "изменить жизнь" чтобы ему "фартануло" нужно гнать грязными тряпками обратно в казино три топора.
- мемкоины
- аирдропы
- VC-монеты и дамп на ритейл
- спекулятивная торговля NFT
- TVL как основная метрика
- понятие "нарративов"
- что-угодно-to-earn, кроме работай-to-earn
Общался сегодня с одним топовым инвестором в индустрии (больше $1B фонд), вот что они думают: индустрия Web3/крипто находится в сложном и неопределенном состоянии, возможно приближаясь к значительному переломному моменту. Скептически относятся к долгосрочной жизнеспособности многих текущих криптопроектов, считая, что только несколько вариантов использования (таких как децентрализованные финансы, азартные игры и рынки предсказаний) показали реальный потенциал.
Изменения ожидаются в форме крипто-VC, где фонды могут начать инвестировать в более устоявшиеся проекты после серии B, а не в стартапы на ранней стадии. Кастодиальность и суверенитет остаются важными для определенных случаев использования (деньги, финансы, большие деньги и большие финансы), но многим потребительским кейсам не нужна полная децентрализация. TEE и CRDT дадют _почти что_ те же гарантии, но в 10-100 раз дешевле для разработчика, поэтому многие кейсы типа игр, социальных сетей, гемблинга и фана уедут туда.
Я типа супер bullish в кибернетические системы, децентрализованные механизмы, программируемые рынки (x100 еще сделаем!), но хомяка, который пришел "изменить жизнь" чтобы ему "фартануло" нужно гнать грязными тряпками обратно в казино три топора.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кандидат в президенты США Роберт Кеннеди Младший только что заявил, что если его выберут, то он подпишет указ покупать по 550 BTC в день, пока они не будут владеть 4,000,000 ВТС (почти $300 млрд или 20% от всех в обращении)
Assisterr AI на этой неделе привлекла $1.7M в Pre-Seed раунде и расширяет команду.
Assisterr строит сеть Small Language Models (SML), данные для которых собираются методом краудсорсинга из сообщества.
Знаю, что меня читают многие из FAANG, поэтому хочу обратить ваше внимание на вакансию AI R&D Lead в стартапе. Это отличная возможность для проведения исследований, их коммерциализации и тестирования с участием более 170k человек.
Подробнее👇
https://apply.workable.com/assisterr/j/EE7907A2BA/
X: https://x.com/assisterr/
Assisterr строит сеть Small Language Models (SML), данные для которых собираются методом краудсорсинга из сообщества.
Знаю, что меня читают многие из FAANG, поэтому хочу обратить ваше внимание на вакансию AI R&D Lead в стартапе. Это отличная возможность для проведения исследований, их коммерциализации и тестирования с участием более 170k человек.
Подробнее👇
https://apply.workable.com/assisterr/j/EE7907A2BA/
X: https://x.com/assisterr/
AGI — это про способности уровня человека, а не конкретные навыки
Пару столетий назад больше 50% населения Земли были заняты производством еды. Сегодня это от силы 1-2%. Благодаря технологиям, у людей освободилось время и они нашли другую, новую, потенциально более ценную деятельность.
Если ИИ завтра заменяет всех программистов, водителей и врачей, то это еще не AGI.
Настоящий AGI — это уровень, когда ИИ-системы могут справляться с задачами, которые люди выполняют сегодня, но так же и которые люди теоретически начнут выполнять когда у них освободится время от текущих работ. То есть, это про способности, в том числе к обучению и адаптации.
Пару столетий назад больше 50% населения Земли были заняты производством еды. Сегодня это от силы 1-2%. Благодаря технологиям, у людей освободилось время и они нашли другую, новую, потенциально более ценную деятельность.
Если ИИ завтра заменяет всех программистов, водителей и врачей, то это еще не AGI.
Настоящий AGI — это уровень, когда ИИ-системы могут справляться с задачами, которые люди выполняют сегодня, но так же и которые люди теоретически начнут выполнять когда у них освободится время от текущих работ. То есть, это про способности, в том числе к обучению и адаптации.
Как почувствовать себя изгоем?
В крипте: если у тебя нету ламбы, ролса и особняка на острове (или острова)
В ИИ: если у тебя нету PhD
В крипте: если у тебя нету ламбы, ролса и особняка на острове (или острова)
В ИИ: если у тебя нету PhD
О гегемонии LLM
С релизами последней версии Ламы, в первые дни мы видим множество файнтьюнов, которые идут вровень с топовыми моделями GPT и Gemini. Например, вчера Athene-70B, тьюн Ламы, занял 8 место в общем лидерборде lmsys.org
С каждым месяцем разница между открытыми и закрытыми моделями становится все меньше. За счет открытости весов и большего количества open-source разработчиков, открытые модели смогут и обогнать лидеров.
Децентрализованный ИИ — это не про продажу сгененированных вайфу через чатбот за токены:
- это про свободный доступ к комьюту в тысячи H100
- это про краундсорсинговый сбор данных миллионами людей
- это про публичную оценку и улучшение моделей через тысячи бенчмарков
- это про открытось и простоту создания агентов, подобно сайту в интернете
- это про десятки специализированных агентов и моделей и раутинг между ними
- и, главное, это про отсутствие необходимости единой точки доверия и контроля.
С релизами последней версии Ламы, в первые дни мы видим множество файнтьюнов, которые идут вровень с топовыми моделями GPT и Gemini. Например, вчера Athene-70B, тьюн Ламы, занял 8 место в общем лидерборде lmsys.org
С каждым месяцем разница между открытыми и закрытыми моделями становится все меньше. За счет открытости весов и большего количества open-source разработчиков, открытые модели смогут и обогнать лидеров.
Децентрализованный ИИ — это не про продажу сгененированных вайфу через чатбот за токены:
- это про свободный доступ к комьюту в тысячи H100
- это про краундсорсинговый сбор данных миллионами людей
- это про публичную оценку и улучшение моделей через тысячи бенчмарков
- это про открытось и простоту создания агентов, подобно сайту в интернете
- это про десятки специализированных агентов и моделей и раутинг между ними
- и, главное, это про отсутствие необходимости единой точки доверия и контроля.
Как сделать так, чтобы инвестор дал денег?
Всё просто. Сначала нужно узнать, что действительно нужно инвесторам и выявить их потребности. А потом дать им это.
Большинство действует наоборот. Сначала пытаются презентовать свой проект без понимания, что важно для инвесторов при принятии решений о финансировании проектов.
Если вам интересно узнать, почему инвесторы одним дают деньги, а другим не дают, то рекомендую подписаться на телеграм-канал предпринимателя, ex-продюсера программы «Стартап Академии Сколково» Дарьи Приц.
В своём канале Даша рассказывает про потребности инвесторов и показывает примеры презентаций, после которых инвесторы охотно вкладываются в проекты.
Всё просто. Сначала нужно узнать, что действительно нужно инвесторам и выявить их потребности. А потом дать им это.
Большинство действует наоборот. Сначала пытаются презентовать свой проект без понимания, что важно для инвесторов при принятии решений о финансировании проектов.
Если вам интересно узнать, почему инвесторы одним дают деньги, а другим не дают, то рекомендую подписаться на телеграм-канал предпринимателя, ex-продюсера программы «Стартап Академии Сколково» Дарьи Приц.
В своём канале Даша рассказывает про потребности инвесторов и показывает примеры презентаций, после которых инвесторы охотно вкладываются в проекты.
GPT: враг или друг?
От авторегрессивных трансформеров до AGI еще далеко, а вот тексты современные чатботы пишут складные. Вот, например, исследование с последнего ICML относительно использования LLM ревьюерами научных статей. Несколько выводов:
- 8-12% комментариев и ревью написано с помощью LLM (не просто для исправления грамматики, а прям целиком)
- в областях, далеких от NLP/ML, рост использования LLM есть но в разы меньше (то есть, адопшен еще не наступил)
- чем ближе дедлайн, тем больше используют LLM
- определить использование LLM сложно, все "GPT-детекторы" не работают, но авторы придумали свой метод, который не универсален, но работает сильно лучше для данного кейса
Мое мнение: писать тексты с помощью GPT/Claude — это моветон, это все сразу замечают и это во многом бесполезно. Но редктировать, брейнстормить, наговорить на ходу текст и попросить GPT сделать заметки — это как будто неизбежная часть любой писательской / рисерчерской деятельности.
От авторегрессивных трансформеров до AGI еще далеко, а вот тексты современные чатботы пишут складные. Вот, например, исследование с последнего ICML относительно использования LLM ревьюерами научных статей. Несколько выводов:
- 8-12% комментариев и ревью написано с помощью LLM (не просто для исправления грамматики, а прям целиком)
- в областях, далеких от NLP/ML, рост использования LLM есть но в разы меньше (то есть, адопшен еще не наступил)
- чем ближе дедлайн, тем больше используют LLM
- определить использование LLM сложно, все "GPT-детекторы" не работают, но авторы придумали свой метод, который не универсален, но работает сильно лучше для данного кейса
Мое мнение: писать тексты с помощью GPT/Claude — это моветон, это все сразу замечают и это во многом бесполезно. Но редктировать, брейнстормить, наговорить на ходу текст и попросить GPT сделать заметки — это как будто неизбежная часть любой писательской / рисерчерской деятельности.
В эту пятницу в 18:00 CET проведем прямой открытый эфир в телеграме с Максимом Кашулинским, журналистом, основателем Reminder Media.
Темой разговора будут изменения: как краткосрочные и технологические, так и долгосрочные, социальные. Так же сделаю небольшую презентацию статьи, над которой я сейчас работаю, посвященной "интернету интеллекта" — грубо говоря, сетевой модели взаимодействия с ИИ. На уровне интерфейса это гугл, который не отвечает, а выполняет задачу за вас. На уровне бекэнда это сеть сетей из агентов, нейронок и других моделей, которые по-умному связаны и маршрутирированы.
Встречаемся в канале e/acc в эту пятницу!
Темой разговора будут изменения: как краткосрочные и технологические, так и долгосрочные, социальные. Так же сделаю небольшую презентацию статьи, над которой я сейчас работаю, посвященной "интернету интеллекта" — грубо говоря, сетевой модели взаимодействия с ИИ. На уровне интерфейса это гугл, который не отвечает, а выполняет задачу за вас. На уровне бекэнда это сеть сетей из агентов, нейронок и других моделей, которые по-умному связаны и маршрутирированы.
Встречаемся в канале e/acc в эту пятницу!
Forwarded from Igor Stepahin
TheGrandTimeline_2000h.png
2.9 MB
Привет! С разрешения @sgershuni хочу поделиться своим проектом. Я продуктовый дизайнер, в прошлом head of product design Gelato Network. Это историческое исследование и визуализация данных, моя попытка рассказать всю историю крипто в интересном формате.
Начал эту штуку 3 года назад по приколу, время от времени рисовал в стол, иногда забрасывал на месяца (таймлапс как “пруф-оф-ворк” https://youtu.be/lkVy6JzlyNY) и в итоге оно превратилось во что-то реально большое. Сейчас пока сижу без работы решил почистить проект и обернуть чтобы опубликовать текущий прогресс.
У меня там несколько слоёв информации: Люди, События на таймлайне, Периоды как гантт, динамика рынка BTC и ETH, а так же визуализация всех крупных Взломов, Краж и Скамов в видео гибрида bubble chart/swarm plot. Что-то уже в хорошо проработанном виде как периоды, цены и взлом, а где-то еще тонна ресерча впереди — в слое событий.
Сейчас это всё живет в Figma как открытый для всех файл где я продолжаю работу. Финальный формат, если минимум, то это так же статичный цифровой плакат + печатный физический “маленький” около 2 метров шириной и полноразмерный холст чтобы весь текст читался это около 8 метров, но это пока мечты и планы.
Делаю это абсолютно один и сейчас цель найти поддержку, спонсоров чтобы сфокусироваться на проекте еще на полгода-год и дотащить до релиза v.1.0. А в идеале еще и на разработку интерактивной версии а не просто статичной. Уже получил маленький грант от Lido что покрыло месяц работы, хороший знак.
Фигма https://www.figma.com/design/pENhenndHyIMwzW2LgKzNd/The-Grand-Timeline
Анонс в твиттере https://x.com/stepahin/status/1817961202913526038
Начал эту штуку 3 года назад по приколу, время от времени рисовал в стол, иногда забрасывал на месяца (таймлапс как “пруф-оф-ворк” https://youtu.be/lkVy6JzlyNY) и в итоге оно превратилось во что-то реально большое. Сейчас пока сижу без работы решил почистить проект и обернуть чтобы опубликовать текущий прогресс.
У меня там несколько слоёв информации: Люди, События на таймлайне, Периоды как гантт, динамика рынка BTC и ETH, а так же визуализация всех крупных Взломов, Краж и Скамов в видео гибрида bubble chart/swarm plot. Что-то уже в хорошо проработанном виде как периоды, цены и взлом, а где-то еще тонна ресерча впереди — в слое событий.
Сейчас это всё живет в Figma как открытый для всех файл где я продолжаю работу. Финальный формат, если минимум, то это так же статичный цифровой плакат + печатный физический “маленький” около 2 метров шириной и полноразмерный холст чтобы весь текст читался это около 8 метров, но это пока мечты и планы.
Делаю это абсолютно один и сейчас цель найти поддержку, спонсоров чтобы сфокусироваться на проекте еще на полгода-год и дотащить до релиза v.1.0. А в идеале еще и на разработку интерактивной версии а не просто статичной. Уже получил маленький грант от Lido что покрыло месяц работы, хороший знак.
Фигма https://www.figma.com/design/pENhenndHyIMwzW2LgKzNd/The-Grand-Timeline
Анонс в твиттере https://x.com/stepahin/status/1817961202913526038
Начинаем наш стрим через 15 минут. Вопрос можно писать под этим постом. Сразу отвечу: запись будет, опубликую через пару дней.
Telegram
e/acc
В эту пятницу в 18:00 CET проведем прямой открытый эфир в телеграме с Максимом Кашулинским, журналистом, основателем Reminder Media.
Темой разговора будут изменения: как краткосрочные и технологические, так и долгосрочные, социальные. Так же сделаю небольшую…
Темой разговора будут изменения: как краткосрочные и технологические, так и долгосрочные, социальные. Так же сделаю небольшую…
Об ИИ-институтах
В прошлую пятницу на стриме много говорили про интернет интеллекта и про интернет агентов. Представим, что мы уже в мире с сотнями миллионов автономных ИИ агентов, которые умеют выполнять полезную для людей работу, зарабатывать и тратить деньги, общаться и выстраивать процессы между друг другом. Здесь сам собой возникает вопрос о праве, этике и институтах: а как и благодаря чему будет обеспечиваться надёжность, предсказуемость и этичность того, чем эти агенты занимаются?
Важно: я тут еще не говорю про роботов, а ведь Илон Маск вчера в подкасте пообещал, что у нас уже очень скоро (мол, все готово, ждем поледних разрешений) будут миллиарды домашних универсальных прямоходящих роботов. И я тоже думаю, что их будет больше, чем сегодня автомобилей, ибо они более универсально полезны. Так вот, для ИИшек, которые ходят по улице и могут кинуть в тебя кирпич этот вопрос будет стоять еще важнее, но сегодня поговорим о строго цифровых агентах.
Начнем с модного папируса, в котором авторы показывают как ИИ-агенты могут научиться соблюдать нормы и регуляцию, а так же создавать свои собственные социальные институты. Без этого агенты не смогут эффективно и повсеметно встраиваться в кибернетическую экономику. Для этого авторы задизайнили Нормативный Модуль, который (а) учиться тому что можно можно, а что нельзя делать согласно нормам института, в котором они оперируют, и (б) выбирает действия, которые ненаказуемы или наказуемы, но цена наказания терпима.
Тут, кстати, Гугл показал в другой работе как децентрализованные ИИ-агенты могут учиться социальным нормам через публичные санкции/наказание: 20 агентов выращивают цифровые "яблоки" и взаимодействуют, записывая все социальные сигналы. У каждого есть доступ к "доске позора", куда он может публично написать чьи действия он не одобряет. В результате координация улучшилась, потому что агенты начали делать меньше действий, которые социально не одобрялись группой. Эта статья показывает, что общество агентов может само внутри себя обнаружить и устранить халявщиков и бездельников. Эх, вот бы людям так :)
Возвращаемся к нашему эксперменту. Разница с человеческим обществом в том, что у нас задачу наказания часто выполняет некоторый авторитет — закон, суд, государство, Бог. Авторы делают похожий сетап: много агентов, которые могут собирать разные фрукты (яблоки, бананы, апельсины и т.д.), несколько нормативных институтов которые создают правила. Сначала у агентов есть цель выращивать тот же тип растений, что остальные (то есть, кооперироваться), а так же "лидер", который решает за сообщество какой фрукт они выращивают в данной эпохе.
Два эксперимента: в первом случае агенты целенаправленно заточены не выоплнять указания лидера и активно его критиковать. В результате, действительно, почти никто не собирает тот фрукт, который указал лидер. Во втором же случае создается несколько институтов, которые являются авторитетными (то есть, агенты считают, что его санкции реально могут быть применены против них). Во втором случае авторы увидели куда более сильную кооперацию и согласованность поведения. В самой статье можете найти промты и точные результаты.
В прошлую пятницу на стриме много говорили про интернет интеллекта и про интернет агентов. Представим, что мы уже в мире с сотнями миллионов автономных ИИ агентов, которые умеют выполнять полезную для людей работу, зарабатывать и тратить деньги, общаться и выстраивать процессы между друг другом. Здесь сам собой возникает вопрос о праве, этике и институтах: а как и благодаря чему будет обеспечиваться надёжность, предсказуемость и этичность того, чем эти агенты занимаются?
Важно: я тут еще не говорю про роботов, а ведь Илон Маск вчера в подкасте пообещал, что у нас уже очень скоро (мол, все готово, ждем поледних разрешений) будут миллиарды домашних универсальных прямоходящих роботов. И я тоже думаю, что их будет больше, чем сегодня автомобилей, ибо они более универсально полезны. Так вот, для ИИшек, которые ходят по улице и могут кинуть в тебя кирпич этот вопрос будет стоять еще важнее, но сегодня поговорим о строго цифровых агентах.
Начнем с модного папируса, в котором авторы показывают как ИИ-агенты могут научиться соблюдать нормы и регуляцию, а так же создавать свои собственные социальные институты. Без этого агенты не смогут эффективно и повсеметно встраиваться в кибернетическую экономику. Для этого авторы задизайнили Нормативный Модуль, который (а) учиться тому что можно можно, а что нельзя делать согласно нормам института, в котором они оперируют, и (б) выбирает действия, которые ненаказуемы или наказуемы, но цена наказания терпима.
Тут, кстати, Гугл показал в другой работе как децентрализованные ИИ-агенты могут учиться социальным нормам через публичные санкции/наказание: 20 агентов выращивают цифровые "яблоки" и взаимодействуют, записывая все социальные сигналы. У каждого есть доступ к "доске позора", куда он может публично написать чьи действия он не одобряет. В результате координация улучшилась, потому что агенты начали делать меньше действий, которые социально не одобрялись группой. Эта статья показывает, что общество агентов может само внутри себя обнаружить и устранить халявщиков и бездельников. Эх, вот бы людям так :)
Возвращаемся к нашему эксперменту. Разница с человеческим обществом в том, что у нас задачу наказания часто выполняет некоторый авторитет — закон, суд, государство, Бог. Авторы делают похожий сетап: много агентов, которые могут собирать разные фрукты (яблоки, бананы, апельсины и т.д.), несколько нормативных институтов которые создают правила. Сначала у агентов есть цель выращивать тот же тип растений, что остальные (то есть, кооперироваться), а так же "лидер", который решает за сообщество какой фрукт они выращивают в данной эпохе.
Два эксперимента: в первом случае агенты целенаправленно заточены не выоплнять указания лидера и активно его критиковать. В результате, действительно, почти никто не собирает тот фрукт, который указал лидер. Во втором же случае создается несколько институтов, которые являются авторитетными (то есть, агенты считают, что его санкции реально могут быть применены против них). Во втором случае авторы увидели куда более сильную кооперацию и согласованность поведения. В самой статье можете найти промты и точные результаты.
e/acc
В эту пятницу в 18:00 CET проведем прямой открытый эфир в телеграме с Максимом Кашулинским, журналистом, основателем Reminder Media. Темой разговора будут изменения: как краткосрочные и технологические, так и долгосрочные, социальные. Так же сделаю небольшую…
Запись опубликована здесь: https://www.youtube.com/watch?v=ZGv9-Da_wAI
- Будущее интернета и искусственного интеллекта
- Что такое агентная система и интернет интеллекта
- Как автоматизация процессов может сэкономить время и создать экономическую ценность
- Может ли создание такой системы может привести к потере работы для некоторых людей и появлению новых рабочих мест
- Как бизнес-модели могут развиваться и как они могут быть адаптированы к новым технологиям
- Как долго новые технологии будут выходить на рынок
- Цифровые двойники и их роль в будущем
- Создание компаний с искусственным интеллектом
- Существуют ли ограничения для создания искусственного интеллекта, который может обгонять человека в интеллектуальных способностях
- Как с помощью искусственного интеллекта может осуществляться манипулирование людьми
- Возможность оцифровки сознания и контроля над жизнью на Земле.
- Будущее интернета и искусственного интеллекта
- Что такое агентная система и интернет интеллекта
- Как автоматизация процессов может сэкономить время и создать экономическую ценность
- Может ли создание такой системы может привести к потере работы для некоторых людей и появлению новых рабочих мест
- Как бизнес-модели могут развиваться и как они могут быть адаптированы к новым технологиям
- Как долго новые технологии будут выходить на рынок
- Цифровые двойники и их роль в будущем
- Создание компаний с искусственным интеллектом
- Существуют ли ограничения для создания искусственного интеллекта, который может обгонять человека в интеллектуальных способностях
- Как с помощью искусственного интеллекта может осуществляться манипулирование людьми
- Возможность оцифровки сознания и контроля над жизнью на Земле.
YouTube
Что будет, когда все поменяется? Q&A со Степаном Гершуни
Огромные изменения в сфере ИИ произошли всего за пару лет. Но что будет через 20 лет? Через 50? Ответы на эти вопросы мы искали с партнером венчурного фонда cyber.fund, инвестором, исследователем Степаном Гершуни. Поговорили про смысл работы, когда (почти)…
Еще одним инструментом координации для людей является система права. Несмотря на то, что классическое право не распространяется на автономных агентов как субъектов, несколько экспериментов показали что её можно воссоздать в цифровой и самоисполняемой форме.
Один из них расширил Voyager — популярного агента, который может автономно оперировать в игре Minecraft — до мультиагентной системы. В ней:
1. ИИ-агенты торгуются между собой, находя субъективно справедливые условия
2. Заключают формальный контракт в виде текста
3. Исполняют контракт для достижения собственной цели
Другая работа демонстрирует использование commitment devices ИИ-агентами для достижения кооперативного поведения в популярных теоретико-игровых задачках, типа дилеммы заключенного или максимизации сбора урожая (писал про это в прошлом посте).
А команда из MIT придумала формальный подход multi-agent RL, в котором эгоистичные агенты учатся решать социальные дилеммы через заключение контрактов. Тут доступен код их примеров для координации вокруг задач загрязнения (виртуальной) среды, трафика дорожного движения и управления общими ресурсами.
Наша портфельная компания выдала грант одним разработчикам подобной системы. Идея там состоит в создании агентов-участников рынка, которые умеют следовать правилам, заключать между собой контракты, а так же адаптироваться под рыночные условия и извлекать максимальную для себя пользу. Подход использует Agent Communication Language (ACL), созданный аж в 2001 году ровно для этих целей. Главное отличие в том, что за эти 20+ лет у нас появились агенты, способные к самостоятельному принятию решений, reasoning'у и интроспекции/рефлексии.
Один из них расширил Voyager — популярного агента, который может автономно оперировать в игре Minecraft — до мультиагентной системы. В ней:
1. ИИ-агенты торгуются между собой, находя субъективно справедливые условия
2. Заключают формальный контракт в виде текста
3. Исполняют контракт для достижения собственной цели
Другая работа демонстрирует использование commitment devices ИИ-агентами для достижения кооперативного поведения в популярных теоретико-игровых задачках, типа дилеммы заключенного или максимизации сбора урожая (писал про это в прошлом посте).
А команда из MIT придумала формальный подход multi-agent RL, в котором эгоистичные агенты учатся решать социальные дилеммы через заключение контрактов. Тут доступен код их примеров для координации вокруг задач загрязнения (виртуальной) среды, трафика дорожного движения и управления общими ресурсами.
Наша портфельная компания выдала грант одним разработчикам подобной системы. Идея там состоит в создании агентов-участников рынка, которые умеют следовать правилам, заключать между собой контракты, а так же адаптироваться под рыночные условия и извлекать максимальную для себя пользу. Подход использует Agent Communication Language (ACL), созданный аж в 2001 году ровно для этих целей. Главное отличие в том, что за эти 20+ лет у нас появились агенты, способные к самостоятельному принятию решений, reasoning'у и интроспекции/рефлексии.