Karpathy Lại Lập Kỳ Tích, Lật Đổ RAG, Biến Ghi Chú Của Bạn Thành Bộ Não Thứ Hai

marsbitPublié le 2026-07-01Dernière mise à jour le 2026-07-01

Résumé

Karpathy đã đề xuất một phương pháp cách mạng thay thế RAG truyền thống: xem ghi chú cá nhân là "mã nguồn" và sử dụng LLM làm "trình biên dịch" để xây dựng một wiki kiến thức cấu trúc và tự động. Trong mô hình LLM-WIKI này, tri thức được "biên dịch" một lần và duy trì liên tục, thay vì tái tạo lại mỗi khi truy vấn. Hệ thống có ba lớp: Raw (nguyên liệu thô không thể chỉnh sửa), Schema (quy tắc cấu trúc) và Wiki (sản phẩm biên dịch tự động, được liên kết chéo và cập nhật). Quy trình chính bao gồm Ingest (nạp tài liệu mới, tự động cập nhật các trang liên quan), Query (truy vấn wiki với câu trả lời có trích dẫn) và Lint (kiểm tra lỗi logic và mâu thuẫn). Phương pháp này giải quyết vấn đề suy giảm hiệu quả của RAG và bản đồ tri thức thủ công, đồng thời hiện thực hóa tầm nhìn về máy Memex từ năm 1945 bằng cách tự động hóa công việc bảo trì "ghi sổ" tẻ nhạt. Bản chất là một sự chuyển dịch quan hệ sản xuất nhận thức: AI đảm nhận việc quản lý, tổ chức và kết nối tri thức, giải phóng sự chú ý của con người cho các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược như lựa chọn thông tin và suy ngẫm ý nghĩa.

Sưu tầm không bằng sở hữu, đánh dấu không có nghĩa là hiểu.

Những bài viết sâu sắc khiến bạn dậy sóng lúc 2 giờ sáng, những liên kết hai chiều chằng chịt được kéo ra trong Obsidian, những cơ sở dữ liệu được xếp đặt cẩn thận trong Notion, tất cả đều là những "xác ướp kỹ thuật số" nằm im trong phần mềm ghi chú.

Biểu đồ tri thức trông hùng vĩ, nhưng thực ra đã mục nát từ lâu.

Đây là thất bại mang tính hệ thống của cả một thời đại quá tải thông tin.

Karpathy, kỹ sư hiện tại của Anthropic, đồng sáng lập viên cũ của OpenAI, cựu giám đốc AI của Tesla, không thể chịu đựng được nữa, đã ném xuống một quả bom.

Cổng dịch chuyển:https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

Anh ấy không công bố mô hình mới, không phát hành framework mới, anh ấy chỉ nói: Hãy coi ghi chú của bạn là mã nguồn bất biến, để LLM làm trình biên dịch.

Hai tháng trôi qua, tài liệu này đã gây ra một cuộc di cư âm thầm nhưng dữ dội trong cộng đồng Obsidian, Claude, Cursor.

Một số người đã mở rộng Wiki của họ lên hàng trăm trang, hàng chục vạn từ.

Các plugin tự động hóa bắt đầu xuất hiện. Nhà nghiên cứu học thuật, doanh nhân khởi nghiệp độc lập, người học suốt đời đang chuyển hướng tập thể sang một quan hệ sản xuất tri thức hoàn toàn mới.

Hoàng hôn của RAG, vận chuyển thông tin không cứu được tư tưởng của bạn

Trước khi LLM-WIKI xuất hiện, giải pháp chủ lưu là RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Nói đơn giản, là gắn cho mô hình lớn một "người lục lọi": khi bạn hỏi, nó đi tìm trong ghi chú của bạn một vài đoạn trích, rồi ghép lại thành một câu trả lời.

Nghe thì hay, nhưng người dùng qua đều biết cái khoảng cách giữa "mẫu quảng cáo" và "hàng thật nhận được".

Nó chỉ là khuân vác: RAG chỉ xử lý được cục bộ, không thể hiểu toàn cục.

Nó có thể nói cho bạn biết bài ghi chú thứ 5 nhắc đến A, nhưng nó không thể nói cho bạn biết logic cơ bản mà 500 bài ghi chú cùng chỉ ra.

Nó sẽ "phân liệt nhân cách": Nếu nửa năm trước bạn cho rằng A là đúng, nhưng hôm qua lại viết ghi chú phản bác A, RAG thường rơi vào mâu thuẫn tự thân, nhả ra một đống lời vô nghĩa logic hỗn loạn.

Biểu đồ mục nát: Liên kết tri thức bảo trì thủ công, giống như code không có tính năng dọn dẹp tự động. Lâu ngày, liên kết cụt đầu xuất hiện khắp nơi, hiệu quả truy xuất giảm theo cấp số mũ.

Trực giác của Karpathy rất sắc bén: Tìm kiếm và truy xuất là biểu hiện của sự bất lực của con người. Chúng ta cần là "sự đồng thuận", là "cấu trúc", là "chân tướng".

Coi tri thức là mã nguồn, để LLM làm trình biên dịch

Câu trả lời của Karpathy, đến từ một động tác mà lập trình viên ngày nào cũng làm, nhưng chưa bao giờ nghĩ đến áp dụng lên tri thức: biên dịch.

Bạn viết xong một đoạn mã nguồn, không phải mỗi lần chạy chương trình lại đọc lại code một lần.

Bạn biên dịch nó thành một file nhị phân, biên dịch lần này rất tốn công, nhưng sau đó mỗi lần chạy đều nhanh vùn vụt. Chi phí biên dịch, được chia đều cho hàng nghìn lần sử dụng sau.

Tri thức tại sao không thể làm như vậy?

Karpathy nói, hãy coi những ghi chú thô của bạn là mã nguồn không thể sửa đổi, để LLM làm trình biên dịch, để nó một lần "biên dịch" đống tài liệu lộn xộn này thành một Wiki có cấu trúc, liên kết chéo.

Mỗi lần thêm một tài liệu mới, AI thực hiện một lần dung hợp: cập nhật trang mục liên quan, sửa đổi tổng quan, đánh dấu những chỗ dữ liệu mới và kết luận cũ đánh nhau, thuận tay củng cố hoặc thách thức phán đoán hiện có.

Khác biệt then chốt ở đây: Tri thức được biên dịch một lần, sau đó tiếp tục tươi mới, chứ không phải mỗi lần truy vấn tái xây dựng tạm thời.

Đợi khi bạn đặt câu hỏi, liên kết chéo đã sẵn ở đó rồi, mâu thuẫn đã được đánh dấu rồi, tổng quan đã phản ánh tất cả những gì bạn đã đọc rồi.

Bạn không phải mỗi lần chạy chương trình lại biên dịch lại mã nguồn. Vậy tại sao mỗi lần hỏi, đều phải để AI đọc lại một lần ghi chú của bạn?

Chuyển dịch căn bản của quan hệ sản xuất nhận thức

Trong framework LLM-WIKI của anh ấy, ghi chú không còn là chữ viết chết, mà là "mã nguồn".

Mô hình lớn không còn là phiên dịch viên tra từ điển, mà là "trình biên dịch".

Kiến trúc này thực hiện cực kỳ tinh tế việc tách rời ba tầng:

1. Lớp Raw (Nguyên liệu thô): Đây là mỏ cảm hứng thô của bạn. Những suy ngẫm bạn ghi tùy hứng, bài viết cắt ghép, biên bản cuộc họp. Nó là "bất biến", duy trì tính nguyên thủy và cảm giác không sạch sẽ của đầu vào con người.

2. Lớp Schema (Hiến pháp tri thức): Đây là "quân quy" bạn viết cho AI. Ví dụ bạn quy định: Mỗi mục từ nhân vật phải bao gồm "động cơ, hạn chế, thành tựu then chốt"; mỗi ngăn xếp công nghệ phải nói rõ "ưu nhược điểm".

3. Lớp Wiki (Sản phẩm biên dịch): Đây là khu vực do AI toàn quyền bảo trì. Nó căn cứ vào Schema của bạn, biên dịch đống Raw lộn xộn đó thành các trang bách khoa có cấu trúc, liên kết chéo, tự nhất quán logic.

Hàng ngày chỉ ba động tác:

1. Ingest (Hấp thu): Ném một mẩu tin mới vào, AI đọc xong, đi qua cùng bạn những điểm chính, viết tóm tắt, quét toàn bộ thư viện cập nhật các trang liên quan — một nguồn, có thể tác động đến hàng chục trang.

2. Query (Truy vấn): Hỏi trực tiếp Wiki đã biên dịch, trả lời có dẫn nguồn. Diệu nhất là: Câu trả lời hay có thể trực tiếp lưu trở lại thành trang mới, mỗi lần bạn khám phá cũng đang lãi kép.

3. Lint (Kiểm tra sức khỏe): Định kỳ để AI tự kiểm tra như kiểm tra code — tìm mâu thuẫn, tìm phán đoán lỗi thời, tìm trang cô lập không ai liên kết, tìm lỗ hổng nên bổ sung. Dọn sớm, không để thư viện càng dài càng mục.

Bạn không còn là người khuân vác tri thức, mà là kiến trúc sư của đế chế trí tuệ này.

Bạn chỉ phụ trách đầu vào và rà soát cuối cùng, AI phụ trách tất cả "công việc tạp": sắp xếp, căn chỉnh, liên kết chéo, phát hiện mâu thuẫn.

Đây là chuyển dịch căn bản của quan hệ sản xuất nhận thức.

Đây không phải một chatbot khác. ChatGPT hiểu internet, LLM-Wiki hiểu bạn — chính xác là, thứ bạn dạy cho nó.

Mỗi câu trả lời đều mang theo [wiki-links] trở về biểu đồ tri thức của bạn. Mỗi phản hồi đều là điểm khởi đầu của một con đường khám phá, chứ không phải điểm kết thúc.

Phát minh muộn 80 năm

Đến đây, bạn có thể nghĩ đây không gì hơn một workflow thông minh?

Không chỉ vậy.

Karpathy ở cuối gist, nhẹ nhàng điểm một cái tên: Vannevar Bush, và bài viết năm 1945 của ông "As We May Think".

Năm 1945, Thế chiến II vừa kết thúc, vị đại thần khoa học Mỹ này, đã mơ tưởng một cỗ máy tên "Memex":

Một chiếc bàn cơ khí, có thể lưu trữ tất cả sách, ghi chép, thư tín của bạn, và giữa các mục liên quan, thiết lập lên "con đường liên tưởng" — kết nối giữa tài liệu và tài liệu, quý giá như chính bản thân tài liệu.

Nghe có quen không? Đây gần như là mô tả nguyên văn của LLM-Wiki.

Tầm nhìn của Bush, thực ra còn gần với thứ này hơn cả World Wide Web sau này: mạng tri thức riêng tư, do chính tay tuyển chọn, kết nối chính là giá trị.

Vậy tại sao Memex 80 năm không chế tạo ra?

Bởi vì Bush mắc kẹt ở một vấn đề ông không thể giải quyết — Ai bảo trì?

Mỗi con đường liên tưởng, đều phải thiết lập thủ công. Mỗi liên kết chéo, đều phải có người đi nối.

Bush mơ tưởng có "nhân viên vận hành" chuyên biệt rải lối mòn cho bạn trong tri thức.

Nhưng thực tế là, không có ai có thể kiên trì làm công việc khổ sai nhàm chán này trên quy mô lớn. Con người sẽ từ bỏ việc bảo trì, vì chi phí bảo trì, luôn luôn tăng nhanh hơn giá trị nó mang lại.

Câu này của Karpathy, là điểm nhãn của cả mô hình: Phần mệt mỏi nhất của việc bảo trì một thư viện tri thức, chưa bao giờ là đọc, mà là kế toán.

Cập nhật liên kết chéo, giữ cho tóm tắt luôn tươi mới, đánh dấu xung đột giữa dữ liệu mới và kết luận cũ, để hàng chục trang giữa chúng luôn nhất quán. Sự nhàm chán này, đủ để khiến mọi người nản lòng.

Mà mô hình lớn, không quên cập nhật một liên kết chéo nào, có thể một hơi sửa đổi 15 file.

Nó không mệt. Không chán. Không bị khuất phục bởi đêm khuya. Chi phí bảo trì, bị ép xuống gần như bằng không.

Và thế là, cỗ máy đã làm con người kẹt 80 năm, đột nhiên quay được.

Được giải phóng, là sự chú ý của con người

Nhìn lại, LLM-Wiki là mảnh ghép thứ ba của Karpathy về "hợp tác người-máy", cũng là mảnh tiết chế nhất.

Mảnh thứ nhất, Vibe Coding (Tháng 2/2025): Chấp nhận code do AI viết, không rà soát từng dòng, tin mô hình, kiểm tra kết quả.

Mảnh thứ hai, Agentic Engineering (Tháng 1/2026): Con người sắp xếp các agent AI, chứ không phải tự mình gõ code.

Mảnh thứ ba, LLM Knowledge Bases (Tháng 4/2026): AI quản lý không chỉ code nữa, mà là bản thân tri thức.

Trong mô hình mới này, thứ bị tước bỏ khỏi con người, là những công việc tạp không ai thích làm: sưu tầm, sắp xếp, liên kết, kế toán.

Thứ được để lại cho con người, chỉ còn hai việc: Quyết định đọc cái gì, và, nghĩ cho rõ tất cả những điều này rốt cuộc có ý nghĩa gì. Đây chính xác là hai việc mà máy móc đến nay không làm được, và cũng không nên thay bạn làm nhất.

Đây là câu chuyện một công cụ tiến hóa đến cực hạn, cuối cùng đi một vòng, trả lại sự chú ý của con người cho chính con người.

File markdown giản dị đến mức đáng tát đó, không phát hành mô hình, không đánh bảng xếp hạng.

Nó chỉ yên lặng nhắc nhở một câu: Bộ não của bạn, vốn không nên dùng để kế toán.

Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục

Cryptos en tendance

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Questions liées

QKarpathy đã đề xuất phương pháp gì để quản lý ghi chú và kiến thức cá nhân?

AKarpathy đề xuất phương pháp LLM-WIKI: xem ghi chú thô là "mã nguồn bất biến" và sử dụng LLM như một "trình biên dịch" để biên dịch chúng thành một wiki có cấu trúc, liên kết chéo và tự nhất quán.

QTheo bài viết, RAG (Retrieval-Augmented Generation) có những hạn chế chính nào?

ARAG có những hạn chế chính: 1) Chỉ xử lý cục bộ, không hiểu được bức tranh toàn cảnh. 2) Dễ mâu thuẫn khi kiến thức cũ và mới xung đột. 3) Liên kết trong biểu đồ kiến thức dễ bị hỏng theo thời gian nếu không được bảo trì, làm giảm hiệu quả truy xuất.

QKiến trúc LLM-WIKI của Karpathy gồm những lớp nào và chức năng của chúng là gì?

AKiến trúc LLM-WIKI gồm ba lớp: 1) Lớp Raw (nguyên liệu thô): Lưu trữ cảm hứng, ghi chú ban đầu, bất biến. 2) Lớp Schema (hiến pháp tri thức): Các quy tắc cấu trúc do người dùng định nghĩa cho AI. 3) Lớp Wiki (sản phẩm biên dịch): Khu vực do AI toàn quyền bảo trì, chứa các trang wiki có cấu trúc được biên dịch từ Raw theo Schema.

QTại sao ý tưởng Memex của Vannevar Bush từ năm 1945 mãi đến nay mới có thể thực hiện được theo bài viết?

AÝ tưởng Memex của Vannevar Bush bị mắc kẹt trong 80 năm vì vấn đề bảo trì: việc tạo và duy trì thủ công các "đường liên tưởng" và liên kết chéo giữa tài liệu là công việc tẻ nhạt, tốn kém và không thể mở rộng đối với con người. Chỉ đến khi có LLM, với khả năng tự động hóa việc "ghi sổ" (cập nhật liên kết, phát hiện mâu thuẫn, duy trì tính nhất quán) với chi phí gần như bằng không, thì cỗ máy này mới có thể hoạt động.

QTheo Karpathy, trong mô hình LLM-WIKI mới, vai trò chính của con người là gì?

ATrong mô hình LLM-WIKI, con người được giải phóng khỏi các công việc "ghi sổ" nhàm chán như thu thập, sắp xếp, liên kết. Vai trò chính của con người chỉ còn lại hai việc: 1) Quyết định đọc cái gì (đầu vào kiến thức). 2) Suy nghĩ về ý nghĩa thực sự của mọi thứ (tổng hợp và phán đoán sâu sắc). Đây là những việc máy móc chưa thể và không nên thay thế con người.

bitcoinistIl y a 1 h

Trading

Spot

Articles tendance

Qu'est ce que $S$

Comprendre SPERO : Un aperçu complet Introduction à SPERO Alors que le paysage de l'innovation continue d'évoluer, l'émergence des technologies web3 et des projets de cryptomonnaie joue un rôle central dans la façon dont se dessine l'avenir numérique. Un projet qui a attiré l'attention dans ce domaine dynamique est SPERO, désigné comme SPERO,$$s$. Cet article vise à rassembler et à présenter des informations détaillées sur SPERO, afin d'aider les passionnés et les investisseurs à comprendre ses fondations, ses objectifs et ses innovations dans les domaines du web3 et de la crypto. Qu'est-ce que SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est un projet unique dans l'espace crypto qui cherche à tirer parti des principes de décentralisation et de la technologie blockchain pour créer un écosystème qui favorise l'engagement, l'utilité et l'inclusion financière. Le projet est conçu pour faciliter les interactions entre pairs de nouvelles manières, offrant aux utilisateurs des solutions et des services financiers innovants. Au cœur de SPERO,$$s$, l'objectif est d'autonomiser les individus en fournissant des outils et des plateformes qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'espace des cryptomonnaies. Cela inclut la possibilité de méthodes de transaction plus flexibles, la promotion d'initiatives dirigées par la communauté et la création de voies pour des opportunités financières via des applications décentralisées (dApps). La vision sous-jacente de SPERO,$$s$ tourne autour de l'inclusivité, visant à combler les lacunes au sein de la finance traditionnelle tout en exploitant les avantages de la technologie blockchain. Qui est le créateur de SPERO,$$s$ ? L'identité du créateur de SPERO,$$s$ reste quelque peu obscure, car il existe peu de ressources publiques fournissant des informations détaillées sur son ou ses fondateurs. Ce manque de transparence peut découler de l'engagement du projet envers la décentralisation—une éthique que de nombreux projets web3 partagent, privilégiant les contributions collectives plutôt que la reconnaissance individuelle. En centrant les discussions autour de la communauté et de ses objectifs collectifs, SPERO,$$s$ incarne l'essence de l'autonomisation sans désigner des individus spécifiques. Ainsi, comprendre l'éthique et la mission de SPERO reste plus important que d'identifier un créateur unique. Qui sont les investisseurs de SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ est soutenu par une diversité d'investisseurs allant des capital-risqueurs aux investisseurs providentiels dédiés à favoriser l'innovation dans le secteur crypto. L'objectif de ces investisseurs s'aligne généralement avec la mission de SPERO—priorisant les projets qui promettent des avancées technologiques sociétales, l'inclusivité financière et la gouvernance décentralisée. Ces fondations d'investisseurs s'intéressent généralement à des projets qui non seulement offrent des produits innovants, mais qui contribuent également positivement à la communauté blockchain et à ses écosystèmes. Le soutien de ces investisseurs renforce SPERO,$$s$ en tant que concurrent notable dans le domaine en rapide évolution des projets crypto. Comment fonctionne SPERO,$$s$ ? SPERO,$$s$ utilise un cadre multifacette qui le distingue des projets de cryptomonnaie conventionnels. Voici quelques-unes des caractéristiques clés qui soulignent son unicité et son innovation : Gouvernance décentralisée : SPERO,$$s$ intègre des modèles de gouvernance décentralisée, permettant aux utilisateurs de participer activement aux processus de décision concernant l'avenir du projet. Cette approche favorise un sentiment de propriété et de responsabilité parmi les membres de la communauté. Utilité du token : SPERO,$$s$ utilise son propre token de cryptomonnaie, conçu pour servir diverses fonctions au sein de l'écosystème. Ces tokens permettent des transactions, des récompenses et la facilitation des services offerts sur la plateforme, améliorant ainsi l'engagement et l'utilité globaux. Architecture en couches : L'architecture technique de SPERO,$$s$ supporte la modularité et l'évolutivité, permettant une intégration fluide de fonctionnalités et d'applications supplémentaires à mesure que le projet évolue. Cette adaptabilité est primordiale pour maintenir la pertinence dans le paysage crypto en constante évolution. Engagement communautaire : Le projet met l'accent sur des initiatives dirigées par la communauté, utilisant des mécanismes qui incitent à la collaboration et aux retours d'expérience. En cultivant une communauté forte, SPERO,$$s$ peut mieux répondre aux besoins des utilisateurs et s'adapter aux tendances du marché. Accent sur l'inclusion : En proposant des frais de transaction bas et des interfaces conviviales, SPERO,$$s$ vise à attirer une base d'utilisateurs diversifiée, y compris des individus qui n'ont peut-être pas engagé auparavant dans l'espace crypto. Cet engagement envers l'inclusion s'aligne avec sa mission globale d'autonomisation par l'accessibilité. Chronologie de SPERO,$$s$ Comprendre l'histoire d'un projet fournit des aperçus cruciaux sur sa trajectoire de développement et ses jalons. Voici une chronologie suggérée cartographiant les événements significatifs dans l'évolution de SPERO,$$s$ : Phase de conceptualisation et d'idéation : Les idées initiales formant la base de SPERO,$$s$ ont été conçues, s'alignant étroitement avec les principes de décentralisation et de concentration sur la communauté au sein de l'industrie blockchain. Lancement du livre blanc du projet : Suite à la phase conceptuelle, un livre blanc complet détaillant la vision, les objectifs et l'infrastructure technologique de SPERO,$$s$ a été publié pour susciter l'intérêt et les retours de la communauté. Construction de la communauté et engagements précoces : Des efforts de sensibilisation actifs ont été entrepris pour construire une communauté d'adopteurs précoces et d'investisseurs potentiels, facilitant les discussions autour des objectifs du projet et recueillant du soutien. Événement de génération de tokens : SPERO,$$s$ a organisé un événement de génération de tokens (TGE) pour distribuer ses tokens natifs aux premiers soutiens et établir une liquidité initiale au sein de l'écosystème. Lancement de la première dApp : La première application décentralisée (dApp) associée à SPERO,$$s$ a été mise en ligne, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les fonctionnalités principales de la plateforme. Développement continu et partenariats : Des mises à jour et des améliorations continues des offres du projet, y compris des partenariats stratégiques avec d'autres acteurs de l'espace blockchain, ont façonné SPERO,$$s$ en un acteur compétitif et évolutif sur le marché crypto. Conclusion SPERO,$$s$ se dresse comme un témoignage du potentiel du web3 et de la cryptomonnaie pour révolutionner les systèmes financiers et autonomiser les individus. Avec un engagement envers la gouvernance décentralisée, l'engagement communautaire et des fonctionnalités conçues de manière innovante, il ouvre la voie vers un paysage financier plus inclusif. Comme pour tout investissement dans l'espace crypto en rapide évolution, les investisseurs et utilisateurs potentiels sont encouragés à mener des recherches approfondies et à s'engager de manière réfléchie avec les développements en cours au sein de SPERO,$$s$. Le projet illustre l'esprit d'innovation de l'industrie crypto, invitant à une exploration plus approfondie de ses nombreuses possibilités. Bien que le parcours de SPERO,$$s$ soit encore en cours, ses principes fondamentaux pourraient en effet influencer l'avenir de nos interactions avec la technologie, la finance et entre nous dans des écosystèmes numériques interconnectés.

131 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

Qu'est ce que AGENT S

Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. À mesure que nous plongeons plus profondément dans les domaines des cryptomonnaies et de la décentralisation, des projets comme Agent S joueront sans aucun doute un rôle crucial dans la façon dont la technologie et la collaboration homme-machine évolueront à l'avenir.

895 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

Comment acheter S

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter Sonic (S) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément Sonic (S).Solde ：utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers ：pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P ：tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos Sonic (S)Après avoir acheté vos Sonic (S), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des Sonic (S)Tradez facilement Sonic (S) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

1.9k vues totalesPublié le 2025.01.15Mis à jour le 2026.06.02

Discussions

Bienvenue dans la Communauté HTX. Ici, vous pouvez vous tenir informé(e) des derniers développements de la plateforme et accéder à des analyses de marché professionnelles. Les opinions des utilisateurs sur le prix de S (S) sont présentées ci-dessous.

Karpathy Lại Lập Kỳ Tích, Lật Đổ RAG, Biến Ghi Chú Của Bạn Thành Bộ Não Thứ Hai

Résumé

Hoàng hôn của RAG, vận chuyển thông tin không cứu được tư tưởng của bạn

Coi tri thức là mã nguồn, để LLM làm trình biên dịch

Chuyển dịch căn bản của quan hệ sản xuất nhận thức

Phát minh muộn 80 năm

Được giải phóng, là sự chú ý của con người

Cryptos en tendance

Questions liées

Lectures associées

Le Plan de Distribution SPARK de MakerDAO Donne une Forme Plus Nette à la Feuille de Route de l'Endgame

Le Déploiement Natif du Stablecoin GHO d’Aave sur Arbitrum Pousse la Liquidité en Stablecoin Plus Profondément dans le Layer 2

Le Plan de Distribution de SPARK de MakerDAO Donne Une Forme Plus Nette à la Feuille de Route de l'Endgame

Le lancement de USDGL par Paxos apporte une touche régulée singapourienne aux stablecoins générateurs de rendement

Le lancement de l'USDGL par Paxos ajoute une touche régulémentée singapourienne aux stablecoins générateurs de rendement