discover mit's 'seal', a groundbreaking self-improving ai system that's redefining the future of artificial intelligence with its advanced learning capabilities and adaptability.

ఏఐ మోడల్స్

MIT Researchers Introduce ‘SEAL’: స్వయంప్రతిష్టాపక AI అభివృద్ధిలో ఒక గేమ్-చేంజర్

MIT పరిశోధకులు SEAL (సెల్ఫ్-అడాప్టింగ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్)ను పరిచయపరిచారు, ఇది పెద్ద భాషా మోడల్స్ తమ స్వంత శిక్షణ డేటాను ఉత్పత్తి చేయగలదు మరియు రెయిన్‌ఫోర్స్‌మెంట్-లెర్న్డ్ సెల్ఫ్-ఎడిట్స్ ద్వారా తమ స్వంత బరువులను నవీకరించగలదు. ఈ పేపర్, ఈ వారం విడుదలైనది, స్వీయ-ఉన్నతి AI పరిశోధనలో మరియు రికర్సివ్ సిస్టమ్స్ గురించి తీవ్ర చర్చ మధ్యలో వచ్చి, హిందువుపరమైన పద్ధతులు మరియు కొలిచిన ఫలితాలను అందిస్తుంది, ఊహాగానంలే కాకుండా.

త్వరగా కావాలా? ఇది ముఖ్యమైన అంశాలు:

ముఖ్యమైన అంశం 🔑	ఎందుకు ఇది ముఖ్యము 📌
SEAL తన స్వంత ఎడిట్లపై శిక్షణ పొందుతుంది ✍️	మోడల్లు కొత్త మానవ లేబుల్లు అవసరం లేకుండా మెరుగుపడవచ్చు, పునరావృత వ్యయం తగ్గుతుంది.
రెయిన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మార్పులకు మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది 🎯	తదుపరి పనితీరు పెరిగినప్పుడు మాత్రమే సెల్ఫ్-ఎడిట్స్ ఇనామం పొందుతాయి.
ఇప్పుడే రెండు డొమైన్‌లపై పనిచేస్తుంది 🧪	జ్ఞాన ఇంటిగ్రేషన్ మరియు ఫ్యూ-షాట్ లెర్నింగ్ కొలిచే లాభాలు చూపిస్తాయి.
ప్రాక్టికల్ శిక్షణ విధానం 🛠️	ReST^EMను స్థిరమైన అభ్యాసానికి ఉపయోగిస్తుంది; కోడ్ మరియు పేపర్ ప్రజలకు అందుబాటులో ఉన్నాయి.

🚀 SEALని చిన్న, అధిక సంకేతం ఉన్న టాస్క్‌లో ప్రయత్నించండి, తరువాత విస్తరించండి.
🧭 రివార్డులకు ప్రాక్సీ స్కోర్లకు కాకుండా, దిగువ దిగువ మెట్రిక్స్‌ను ట్రాక్ చేయండి.
🧱 వర్షనింగ్‌తో నవీకరణలను వేరుచేయండి, తిరగబడటం నివారించడానికి.
🛡️ డేటా నాణ్యత మరియు భయంకరమైన మరవడాన్ని కోసం గార్డ్‌రెయిల్స్ జత చేయండి.

Summary

MIT యొక్క SEAL ఎలా పనిచేస్తుంది: సెల్ఫ్-ఎన్‌హాన్సింగ్ AI కోసం రెయిన్‌ఫోర్స్‌మెంట్-లెర్న్డ్ సెల్ఫ్-ఎడిట్స్

SEAL యొక్క కేంద్ర భావన చెప్పడానికి సులభం కాని అమలు చేయడానికి క్లిష్టం: ఒక భాషా మోడల్ నిర్మాణాత్మక “సెల్ఫ్-ఎడిట్స్” (SEs) — సింథటిక్ శిక్షణ ఉదాహరణలు మరియు నవీకరణ సూచనలు — ఉత్పత్తి చేయనివ్వండి, ఆ ఎడిట్లను ఫైన్-ట్యూనింగ్ ద్వారా వర్తింపజేసి, ఆ ఎడిట్లను తయారు చేసే విధానాన్ని మెరుగుపరచేందుకు రెయిన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగించండి. ఒక సెల్ఫ్-ఎడిట్ ప్రభావాన్ని టాస్క్ యొక్క దిగువ పనితీరు ద్వారా నిర్ధారిస్తారు, అభ్యాసాన్ని ప్రత్యక్ష ఫలితాలకు అనుసంధానిస్తుంది, ప్రాక్సీలకు కాదు.

SEALని రెండు లూపులుగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. బాహ్య లూప్ ఒక RL విధానము, ఇది టాస్క్ ఉదాహరణ (కాంటెక్స్ట్ C, మూల్యాంకనం τ) ఆధారంగా అభ్యర్థనాత్మక సెల్ఫ్-ఎడిట్స్ ను ప్రతిపాదిస్తుంది. అంతర్గత లూప్ ఒక చిన్న మాన్యుమెంటరీ ఫైన్-ట్యూనింగ్ నవీకరణను చేస్తుంది, ఉత్పత్తి చేసిన సెల్ఫ్-ఎడిట్ ఉపయోగించి θ నుండి θ′ తయారుచేస్తుంది. τ మీద పరీక్ష తరువాత, చూపిన రివార్డ్ బాహ్య విధానాన్ని నవీకరిస్తుంది. ఈ రూపకల్పన మెటా-లెర్నింగ్తో సరిపోతుంది, ఎందుకంటే సిస్టమ్ విశ్వసనీయ మెరుగుదలలు కలిగించే తన స్వంత శిక్షణ డేటాను సృష్టించుకునే వ్యూహాన్ని నేర్చుకుంటుంది.

అండి, సామాన్య ఆన్‌లైన్ RL పద్ధతులు — GRPO మరియు PPO వంటి — ఈ సమస్యకు అస్థిరంగా ఉన్నాయన్నారు. బదులు, వారు ReST^EM ను, DeepMind నుండి పూర్వపు పనికి ప్రేరితమైన ఫిల్టర్-ఆధారిత దృష్టాంతాన్ని ఎంచుకున్నారు. సూత్రంగా, E-స్టెప్ ప్రస్తుత విధానంనుండి అభ్యర్థనాత్మక ఎడిట్లను తయారుచేస్తుంది; M-స్టెప్ ప్రదర్శన ఫలితంతో ఉన్న ఎడిట్లపై మాత్రమే పర్యవేక్షణ నవీకరణలు చేస్తుంది. ఈ “నందిం మంచివి సేకరించు” విధానం తలెత్తుకునేoscillation మరియు పతనాన్ని నివారిస్తుంది, సాధారణంగా అమలు చేయడానికి సులభంగా ఉంటుంది.

SEAL యొక్క రెండు-లూప్ రూపకల్పన అనుకున్న నవీకరణ ఆట మార్చింది ఎందుకు

సాంప్రదాయ పోస్ట్-శిక్షణ పైప్లైన్లు జాగ్రత్తగా సేకరించిన డేటా మరియు మాన్యువల్ పర్యవేక్షణపై ఆధారపడతాయి. SEAL ఈ పైప్లైన్‌లో భాగాన్ని తన స్వంత-సృష్టింపబడిన, టాస్క్-స్పెసిఫిక్ డేటాతో మార్చుతుంది, ఇది టాస్క్ స్వయంగా ధృవీకరించబడుతుంది. టాస్క్ తరచూ, విశ్వసనీయ ఫీడ్‌బ్యాక్ సంకేతాలను అందించినప్పుడు లాభాలు పెరుగుతాయి — ఉదాహరణకు, ఒక కొత్త ఆర్టికల్ గురించి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇచ్చే లేదా ఒక సన్నిహితమైన సమస్యను పరిష్కరించే పనులు. నవీకరించిన మోడల్ పనితీరును బహిష్కరించడం ద్వారా, SEAL పరిమిత ఎడిట్లను నిరోధించి, సాధారణ పరిణామం చేసే ఎడిట్లను ప్రోత్సహిస్తుంది.

🧠 మెటా-లెర్నింగ్ ప్రభావం: ఏ శిక్షణ ఉదాహరణలు మెరుగుదలకి సహాయపడుతాయో మోడల్ నేర్చుకుంటుంది.
🔁 చెదురు అనుకూలీకరణ: చిన్న, తరచుగా సంబంధిత డేటాపై నవీకరణలు ప్రగతిని కొనసాగిస్తాయి.
🧪 బుట్ట బందులైన ధ్రువీకరణ: కేవలం స్కోర్లు పెంచే ఎడిట్లు మాత్రమే బలపరచబడతాయి.
🧯 ReST^EM ద్వారా స్థిరత్వం: ఫిల్టరింగ్ ప్రమాదకర విధాన నవీకరణలను నివారిస్తుంది.

సిస్టమ్ దృష్టితో, SEAL AI పనిముట్ల వాతావరణంతో బాగా కలిసి పాడుతుంది. NVIDIA హార్డ్‌వేర్ తరచుగా జరిగిన లోపల లూప్ నవీకరణలను వేగవంతం చేస్తుంది. ప్రయోగాల ట్రాకింగ్ ప్లాట్ఫామ్లు ఎడిట్ నాణ్యత మరియు రివార్డ్ మార్గాలను నమోదు చేయగలవు. మరియు పేపర్ ఒక మోడల్‌ను ఇరుగు చేయడానికి మరియు ఎడిట్లు వినియోగించడానికి ఉపయోగించినప్పటికీ, ఒక టీచర్-స్టూడెంట్ విడిపోతుంది: ఒక మోడల్ ఎడిట్లను ప్రతిపాదిస్తుంది, చిన్న మోడల్ వాటిని వర్తింపజేస్తుంది, మరియు మూడవ భాగం ఫలితాలను పరిశీలిస్తుంది.

పరిపాలక భాగం ⚙️	పాత్ర 🧭	సంకేతం 🎯
బాహ్య RL విధానము	కాంటెక్స్ట్ C నుంచి సెల్ఫ్-ఎడిట్లు ఉత్పత్తి చేస్తుంది	τపై పనితీరుకు రివార్డ్ ✅
అంతర్గత నవీకరణ	SEని SFT ద్వారా వర్తింపజేస్తుంది (θ → θ′)	SE ఉదాహరణల నుండి గ్రాడియెంట్ 📈
ReST^EM ఫిల్టర్	కేవలం సహాయక ఎడిట్లను బలపరుస్తుంది	కానుకూల రివార్డ్ నమూనాలు మాత్రమే 🧪
టీచర్-స్టూడెంట్ (ఐచ్చికం)	ప్రతిపాదన మరియు వర్తన వేరుచేస్తుంది	మూల్యాంకక మోడల్ ద్వారా పరీక్ష 🔍

ఎడిట్లను టాస్క్-ఆధారిత ఫలితాలతో కొలిచే కారణంగా, SEAL అభ్యాసాన్ని ముఖ్యమైన దిశగా మరియు పునరావృతంగా చేస్తుంది, సెల్ఫ్-ఇంప్రూవింగ్ క్లెయిమ్‌ను ఊహాగానంగా కాకుండా స్పష్టంగా చేస్తుంది.

discover mit's 'seal', a groundbreaking self-improving ai system redefining machine learning. learn how this innovation enables ai to optimize and adapt on its own, pushing the boundaries of artificial intelligence.

లాభాలు మరియు వినియోగ సందర్భాలు: జ్ఞాన సమీకరణ మరియు ఫ్యూ-షాట్ లెర్నింగ్‌లో SEAL

SEALని రెండు డొమైన్‌లలో అమలు చేశారు: జ్ఞాన సమీకరణ (తాజా వాస్తవాలను బరువుల్లో బేక్ చేయడం) మరియు ఫ్యూ-షాట్ లెర్నింగ్ (కొన్ని ఉదాహరణలతో వేగంగా అనుకూలించటం). ఇవి అకాడమిక్‌గా అనిపించినా, వాటి అన్వయాలు పూర్తిగా ఉపయోగకరమైనవి. ఒక మధ్య-మార్కెట్ సపోర్ట్ ప్లాట్‌ఫామ్ — దాన్ని NovaSupport అని పిలవండి — రోజువారీ ఉత్పత్తి మార్పులతో సహాయ సమాధానాలు సరిగ్గా ఉండాలని అవసరం. పొడవైన సందర్భాలను అందించడం తీవ్రమైనది మరియు ఖరీదైనది; తిరిగి శిక్షణ తీసుకోవడం నెమ్మదిగా ఉంటుంది. SEAL మూడవ మార్గాన్ని అందిస్తుంది: కొత్త డాక్యుమెంటేషన్ నుండి చిన్న, లక్ష్యపూర్వక సెల్ఫ్-ఎడిట్లను ఉత్పత్తి చేయండి, వేగవంతమైన నవీకరణను వర్తింపచేయండి, మరియు టాస్క్-పూర్తి ప్రశ్నల ద్వారా ధృవీకరించండి.

జ్ఞాన సమీకరణ ముఖ్యమవుతుంది ప్రతిసారి కొత్త సమాచారం విడుదల సైకిళ్ల కంటే వేగంగా వస్తే. ఒక న్యూస్మూ రూమ్ ఇంటర్వ్యూల ముందు నేపథ్య సమాచారాలను తీసుకోవచ్చు; కంప్లైయన్స్ టీమ్స్ తాజా విధానాలను చేర్చి, ఒక హెల్త్‌కేర్ ప్రొవైడర్ కొత్త త్రియేజ్ మార్గదర్శకాలను ఎన్‌కోడ్ చేయగలదు. ప్రతి సందర్భం విశ్వసనీయ సమాచార అంగీకారాన్ని ఆధారపడి ఉంటుంది, కేవలం ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో దాన్ని తీసుకొచ్చడమే కాదు. SEAL ఆ బరువు స్థాయి సర్దుబాటును అందిస్తుంది, కల్పన ఫలితాల‌పై కొలిచే లాభాలను అనుసంధానిస్తూ.

ఫ్యూ-షాట్ అనుకూలీకరణ కొత్త ఫార్మాట్లు లేదా స్కీమాలు తరచుగా రావడం వంటివి వర్క్‌ఫ్లోలకు సరళంగా సరిపోతుంది. ఒక ఎడ్టెక్ సంస్థ నిరంతరం ప్రత్యేక విషయాలను పైలట్ చేసినప్పుడు, SEALను చిన్న సూచన టెక్స్ట్‌లతో ట్యూటరింగ్ శైలులను బూట్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు, వేగవంతమైన అనుకూలీకరణను చిన్న క్విజీలతో ధృవీకరిస్తుంది. ఒక కోడింగ్ సహాయకుడు ప్రాజెక్ట్ ప్రత్యేక మాదిరులకు అనుగుణంగా ఎర్రార్ సందేశాలు, లాగింగ్ శైలి, యూనిట్-టెస్ట్ రీతులు వంటివి చిన్న ఎడిట్లతో మెరుగుపరుస్తుంది.

📰 డైనమిక్ కంటెంట్: తాజా ఆర్టికల్స్, FAQలు, బాధ్యతా శీర్షికలను గంటల్లో, వారాల్లో కాకుండా ఏకీకృతం చేయండి.
🧩 స్కీమా డ్రిఫ్ట్: వర్గీకరణ, ఎక్స్ట్రాక్షన్, SQL జనరేషన్‌ను అభివృద్ధి చెందుతున్న స్కీమాలకు అనుగుణంగా ఉంచండి.
🧑‍⚕️ ప్రోటోకాల్ మార్పులు: ధృవీకరించిన ప్రశ్నలతో కొత్త చెక్లిస్టులు లేదా త్రియేజ్ ఫ్లోలను ఎన్‌కోడ్ చేయండి.
🧑‍💻 కోడ్‌బేస్ అనుకూలీకరణ: లక్ష్యిత, స్వీయ-సృష్టింపబడిన ఉదాహరణల ద్వారా రెపో ఇడియమ్స్ నేర్పండి.

విస్తృత పరిశ్రమ నేపథ్యంలో ఇవి మద్దతు ఇస్తున్నాయి. Google AI మరియు Microsoft Research వర్గాలు నిరంతర అనుకూలీకరణ వ్యూహాలను వేరుగా పరిశీలించాయి; IBM Watson సంస్థా జ్ఞాన సమీకరణ pioneerగా ఉంది; Anthropic సురక్షిత సర్దుబాటు కోసం సాంఘిక సంకేతాలను ప్రాధాన్యం ఇస్తుంది; OpenAI పెద్ద స్థాయిలో రెయిన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ మరియు ప్రాధాన్యత అభ్యాసాన్ని జనప్రియం చేసుకుంది. SEAL సాంకేతికత RL ఆధారిత స్వీయ-ఎడిట్ జనరేషన్ను ఆ పరంపరలో ఉంచి హెడ�టు-హెడ్ బేస్‌లైన్‌లతో ప్రదర్శిస్తుంది.

సన్నివేశం 🧭	SEAL చర్య 🛠️	లాభం 💡
సపోర్ట్ డాక్స్ నవీకరణ 📚	కొత్త రీలీజ్ నోట్స్ నుండి సెల్ఫ్-ఎడిట్లు ఉత్పత్తి చేయండి	భ్రమలు తగ్గాయి; సమాధాన నవీకరణ వేగంగా ✅
కంప్లైయన్స్ రూల్ మార్పు 🏛️	పాలసీ వ్యత్యాసాలకు లక్ష్యమైన ఎడిట్లు	ఆడిట్ ప్రశ్నలకు సంబంధించిన ట్రేస్ చేయదగిన నవీకరణలు 🔍
ఎడ్టెక్ మాడ్యూల్ 🎓	ఫ్యూ-షాట్ ఉదాహరణలను సెల్ఫ్-ఎడిట్లుగా	క్విజ్ ఆధారిత రివార్డులతో వేగవంతమైన శైలీ అనుకూలీకరణ 🧪
డెవ్ టూలింగ్ 🧑‍💻	రెపో-కస్టమ్ చేసిన స్నిప్పెట్ట్లను ఎడిట్లగా	ప్రాజెక్ట్-విశేష ఖచ్చితత్వం; సమీక్ష ఒడిక తగ్గింది 🧰

రొబోటిక్స్ లేదా ఎంబాడీడ్ ఏజెంట్ల గురించి ఏమిటి? SEAL భాషా మోడల్స్ కోసం రూపొందించబడినప్పటికీ, విస్తృత-మాధ్యమ పౖప్లైన్లలో SEAL వంటి ఎడిట్ జనరేషన్ కింది టాస్క్ రివార్డులకు అనుసంధానమైన కృత్రిమ భాష-విజన్ జతలను ప్రతిపాదించవచ్చు, ఇది DeepMind పరిశీలించిన మానవ ఫీడ్‌బ్యాక్ ద్వారా RL మరియు ఆటో-సృష్టించబడిన పాఠ్యాంశాలతో కూడిన విధానాలను పూర్తిగా పూరిస్తుంది.

AI Innovation Google’s Self-Improving Agent Explained

ఒక సమగ్ర థీమ్ ఉంది: బాధ్యత. ప్రతి నవీకరణ తన విలువను టాస్క్ మెట్రిక్స్‌లపై నిరూపించాల్సివుంటుంది, తద్వారా బలమైన నాణ్యత నియంత్రణను కోల్పోకుండా సులభంగా పునరావృతాన్ని అందిస్తుంది.

ప్రయోగాలు చూపిందే: సంఖ్యలు, బేస్లైన్లు మరియు వేగవంతమైన అభివృద్ధి

SEAL యొక్క మూల్యాంకనం రెండు టెస్ట్‌బెడ్లపై వ్యాప్తి పొందింది — చిన్న ఇన్‌స్ట్రక్షన్-ట్యూన్డ్ మోడల్ మీద ఫ్యూ-షాట్ లెర్నింగ్ మరియు పెద్ద బేస్ మోడల్ మీద జ్ఞాన సమీకరణ. ఫ్యూ-షాట్ సెట్టింగ్లో Llama‑3.2‑1B‑Instructతో SEAL అనుకూలీకరణ విజయాన్ని 72.5%కు పెంచింది, రెయిన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లేకుండా సాధారణ సెల్ఫ్-ఎడిటింగ్ బేస్లైన్‌కు 20% మరియు అనుకూలీకరణ లేకుండా 0% తో పోల్చితే. మొత్తం సంఖ్యలు టాస్క్‌పై ఆధారపడి మారవచ్చు, కాని తాత్త్విక వ్యత్యాసం కథనం: రివార్డు పొందిన ఎడిట్ జనరేషన్ శిక్షణ ఉదాహరణలను కనుగొంటుంది, అవి నిజంగా మార్పులు తేవు.

జ్ఞాన సమీకరణ కోసం, జట్టు Qwen2.5‑7B ని SQuAD-శైలి భాగాలనుండి కొత్త వాస్తవాలను గ్రహించడానికి ఉపయోగించింది. బేస్ మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సింథటిక్ డేటా కూడా ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరిచింది; ReST^EM శిక్షణ లూప్ దాన్ని మరింత బలోపేతం చేసింది. ముఖ్యంగా, పనితీరు వెలుపలగి RL తిప్పులతో వేగంగా ఆటంకం చెందింది, సాధారణంగా ఏర్పాటు చేసిన బయటి డేటా (ఉదా. GPT‑4.1 అవుట్‌పుట్స్) కంటే రెండు రౌండ్ల తర్వాత ప్రాధాన్యం సాధించింది. గుణాత్మక ఉదాహరణలు ఎడిట్ డ్రాఫ్ట్స్ మరింత స్పష్టంగా మరియు మూల్యాంకకుల నిబంధనలకు బాగా అనుగుణంగా మారుతున్నట్టు చూపిస్తాయి.

SEAL వేగవంతం అవ్వడానికి కారణం ఏమిటి? మోడల్ ఏ డేటాను సరిపోల్చటం కాదు — అది సహాయకమని నమ్మిన డేటాను సరిపోల్చుతుంది, ఆ నమ్మకం రివార్డ్‌తో పరీక్షించబడుతుంది. ఇది హిపోథీసిస్ మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ మధ్య ఒక లూప్‌ను మూసేస్తుంది. విరుగుడు, స్థిరమైనheuristics లేదా ఉప-మోడల్స్‌పై ఆధారమైన స్థిర సింథటిక్-డేటా పద్ధతులు లక్ష్య టాస్క్ గుట్టును పూర్తిగా పట్టుకోకపోవచ్చు. RL-నిర్దేశిత జనరేటర్ ఆ అపూర్వతలను రివార్డ్ చూస్తూ అంతర్గతంగా గ్రహిస్తుంది.

📈 వడిగించబడిన సాపేక్ష లాభాలు ఫ్యూ-షాట్ టాస్క్‌లపై నేర్చుకున్న ఎడిట్ విధానాలకు ప్రాధాన్యం ఇస్తాయి.
⏱️ RL తిప్పులపై వేగవంతమైన అభివృద్ధి మెరుగైన ఎడిట్ల నుండి ముప్పుగా ఫలితాలు సూచిస్తుంది.
🧪 మాటమాటలకు సరిపోయే సార్ధకత టైమ్‌తో పెరుగుతుంది.
🧯 ReST^EM ద్వారా స్థిరత్వం: PPO-రకాల పద్ధతులు చూపించిన అస్థిరతను నివారిస్తుంది.

సెట్టింగ్ 🔬	పద్ధతి 🧪	ఫలితం 📊	సారాంశం 💬
ఫ్యూ-షాట్ (Llama‑3.2‑1B)	అనుకూలీకరణ లేదు	0% ✅	నవీకరణలు లేకుండా బేస్‌లైన్ సామర్థ్యం బలహీనంగా ఉంటుంది
ఫ్యూ-షాట్	RL లేకుండా సెల్ఫ్-ఎడిట్లు	20% 📉	అనవసరమైన ఎడిట్ జనరేషన్ అస్థిరంగా ఉంటుంది
ఫ్యూ-షాట్	SEAL (RL + ReST^EM)	72.5% 🚀	ఇనామం పొందిన ఎడిట్లు నిజమైన అనుకూలీకరణను నడిపిస్తాయి
జ్ఞాన సమీకరణ (Qwen2.5‑7B)	బేస్ సింథటిక్ డేటా	బేస్‌లైన్ కంటే మెరుగుపడింది 📈	సాదారణ సింథటిక్ డేటా కూడా సహాయపడుతుంది
జ్ఞాన సమీకరణ	SEAL RL తిప్పులు	వేగవంతమైన లాభాలు; రెండు రౌండ్ల తర్వాత తరచూ GPT‑4.1 డేటా కన్నా మెరుగైనది 🥇	RLRounds పొడుగు ఎడిట్ నాణ్యతను మెరుగు పరుస్తుంది

పరిమితులు స్వస్థలం లో చర్చించబడ్డాయి. భయంకరమైన మరవడం చాలా ఎడిట్లు ఒక తక్కువ శ్రేణి జ్ఞానంపై లక్ష్యంగా ఉంటే సంభవించవచ్చు; ఇది కాలక్రమేణా రిటెన్షన్ తనిఖీలు అవసరం. కంప్యూటేషన్ లోపల లూప్ ఫైన్-ట్యూన్‌లతో పెరుగుతుంది, కాబట్టి జాగ్రత్తగా బ్యాచింగ్ మరియు NVIDIA యాక్సిలరేటర్లను సిఫారసు చేస్తుంది. మరియు రివార్డులు కాంటెక్స్ట్ ఆధారిత కాబట్టి, τ స్థిరంగా లేకపోతే మూల్యాంకన తేడాలు అభ్యాసాన్ని వికృతం చేయవచ్చు. పరిష్కారాలు మిక్స్ చేసిన రీప్లే బఫర్లు, ఫ్రోజన్ యాంకర్లు మరియు క్రాస్-స్ప్లిట్ ఆడిట్లను కలిగి ఉంటాయి.

discover mit's 'seal', a groundbreaking self-improving ai that adapts and learns autonomously, setting a new standard for artificial intelligence innovation.

SEAL 2025 విధాన పరిసరంలో: ఇతర స్వీయ-వృద్ధి AI ప్రయత్నాలతో ఎలా సరిపోలుతుంది

SEAL సమయానుకూలం స్వీయంగా మెరుగుపడటానికి నేర్చుకునే AIపై సరిహద్దు పనులను అన్వేషించే గొప్ప పని తరంగంతో సరిపోతుంది. ఇటీవలి ఉదాహరణల్లో సకనా AI మరియు British Columbia విశ్వవిద్యాలయ “Darwin‑Gödel Machine”, CMU యొక్క “Self‑Rewarding Training (SRT)”, శాంఘై జియావో టాంగ్ విశ్వవిద్యాలయ “MM‑UPT” మల్టీమోడల్ కాంటిన్యువల్ లెర్నింగ్ కోసం, మరియు CUHK/vivo యొక్క “UI‑Genie” ఉన్నాయి. సమాంతరంగా, OpenAI వంటి నాయకుల నుండి వ్యాఖ్యలు పునఃరావృత స్వీయ-ఉన్నతిపరమైన వ్యవస్థలపై ప్రజా చర్చలకు ప్రేరణ ఇచ్చాయి, అధిక పరిధి ఆవిష్కరణలతో ఆటోమెటెడ్ సప్లై చైన్లు మరియు ఫ్యాక్టరీలయ్ కోసం.

SEAL ప్రత్యేకత ప్రగ్యాత్మకంగా ఉంది. ఇది విస్తృత స్వీయ-సংশോധనం లేదా కోడ్ రిరైటింగ్ స్వాతంత్ర్యాన్ని వాదించదు. బదులుగా, అది మోడల్‌ను నవీకరించే డేటాను లక్ష్యంగా 삼ుతుంది, కప్పుకున్న ఎడిట్లను ఎలా కలుపుకోవాలో నేర్చుకుంటుంది. అన్నదీ, అది Microsoft Research, Google AI, IBM Watson, మరియు Anthropicల చుట్టుముట్టిన జట్టు మరియు వ్యాపార ఆందోళనలతో సరిచూడుతుంది: పనితీరు ఫలితాలకు అనుసంధానించాలి, భద్రత కొలిచే గేటులను కలిగి ఉండాలి, మరియు నవీకరణలు నియంత్రణ మరియు తిరగబడగలవు కావాలి. ReST^EM ములకం కూడా స్థిరత్వానికి సూచన, DeepMind నుండి తీవ్ర విధాన గ్రాడియెంట్ హానికి పాఠాలు ప్రతిఫలిస్తుంది.

సామాన్య రచనా రూపకల్పన SEAL ఎక్కడ ఉంది అన్నది క్లియర్ చేస్తుంది. DGM తాత్విక పునరావృత అభివృద్ధిని పరిశోధిస్తుంది, SRT కొంత మానవ లేబుల్స్ తగ్గించే రివార్డ్ బూట్‌స్ట్రాపింగ్ చేస్తుంది, MM‑UPT అనుకూల అప్డేట్లతో మల్టీమోడల్స్‌పై పనిచేస్తుంది, UI‑Genie ఇంటర్ఫేస్-ఆధారిత స్వీయ-ఉన్నతి మీద కేంద్రీకృతమైంది. SEAL ఈ అన్ని మధ్య కీ<|