Meta launches self-assessment AI model to reduce human involvement and enhance development efficiency
Meta 宣佈推出一系列新的人工智能模型，包括一個自我評估模型，旨在減少人類參與並提升開發效率。該模型利用與 OpenAI 的 o1 模型相同的 “思路鏈” 技術，能夠提高對科學、編碼和數學問題的回答準確性。Meta 的研究人員通過完全由人工智能生成的數據訓練該模型，標誌着在人工智能自我學習和自我評估能力上的重要進展。此外，Meta 還推出了其他 AI 工具，進一步展示其在推動人工智能技術進步方面的承諾。
智通財經 APP 獲悉，Facebook 的母公司 Meta(META.US) 宣佈將發佈一系列新的人工智能模型，其中包括一個能夠自我評估的模型，這可能減少人工智能開發過程中的人類參與。這一發布是在 Meta 於 8 月份介紹該工具的論文之後進行的，論文中詳細描述了該工具如何利用與 OpenAI 的 o1 模型相同的 “思路鏈” 技術來提高對科學、編碼和數學等挑戰性問題的回答準確性。Meta 的研究人員通過完全由人工智能生成的數據來訓練評估模型，消除了人工輸入的需要。
Meta 的這一舉措標誌着公司在人工智能自我學習和自我評估能力上邁出了重要一步。這種自我評估技術不僅能夠提高模型的準確性，還可能減少目前依賴人類反饋的強化學習過程中的成本和低效問題。Meta 的研究人員表示，使用人工智能來評估自身的能力，是創建能夠從錯誤中學習並自主改進的智能代理的關鍵。這些智能代理被設想為能夠執行大量任務而無需人工干預的數字助理。
Meta 的研究人員 Jason Weston 強調，隨着人工智能的發展，它將越來越擅長自我檢查。自我學習和自我評估的能力對於人工智能至關重要。除了 Meta，其他公司如谷歌和 Anthropic 也在研究基於人工智能反饋的強化學習概念，但他們通常不會將模型公開發布。
在這次發佈中，Meta 還推出了其他 AI 工具，包括對圖像識別模型 Segment Anything 的更新，該模型可以加快大型語言模型 (LLM) 的響應生成時間，以及一個可用於幫助發現新無機材料的數據集。這些工具的發佈進一步展示了 Meta 在推動人工智能技術進步方面的努力和承諾。
