Adaption presenta AutoScientist, un nuovo strumento AI per migliorare l'addestramento dei modelli autonomi

Per anni, i ricercatori di intelligenza artificiale hanno anticipato il momento in cui i sistemi AI saranno in grado di migliorarsi meglio dell'uomo. Con gli investitori che versano grandi quantità di denaro nei nuovi laboratori di ricerca, ci sono più risorse che mai disponibili per perseguire questo obiettivo. Ora, uno di quei laboratori neolabs ha fatto un passo importante per renderlo reale.

Mercoledì, Adaption ha lanciato un nuovo prodotto chiamato AutoScientist che aiuta i modelli a imparare abilità specifiche rapidamente utilizzando un approccio automatizzato al fine-tuning tradizionale. Le tecniche sono applicabili a una vasta gamma di ambiti, ma il focus principale dell’équipe di Adaption è sulla possibilità di accelerare e facilitare il processo di addestramento e fine-tuning di modelli di AI di frontiera.

Co-ottimizzazione di dati e modelli

Secondo Sara Hooker, co-fondatrice e CEO di Adaption, che ha precedentemente lavorato come VP di ricerca AI presso Cohere, AutoScientist rappresenta un nuovo modo per affrontare il processo di addestramento AI. Hooker ha dichiarato a TechCrunch: “Quello che fa davvero eccitare è che co-ottimizza sia i dati che il modello, e impara il miglior modo di apprendere qualsiasi capacità. Suggerisce che possiamo finalmente permettere addestramenti di AI di frontiera fuori da questi laboratori”.

Data optimization e adattamento automatico

AutoScientist si basa sull’offerta esistente dell’azienda, Adaptive Data, mirata a rendere più semplice costruire dataset di alta qualità nel tempo. Nello stesso tempo, AutoScientist è progettato per trasformare quei dataset continuamente migliorati in modelli di AI continuamente migliorati. “Il nostro punto di vista all’interno di Adaption è che l’intera stack debba essere completamente adattabile e debba essenzialmente ottimizzarsi in tempo reale per qualsiasi task tu abbia,” ha spiegato Hooker.

Risultati e prove d’efficacia

Ciò detto, l’approccio sarà buono quanto i risultati che genera. Nei suoi materiali di lancio, Adaption afferma che AutoScientist ha più che raddoppiato i tassi di successo nei diversi modelli — numeri impressionanti, ma che sono difficili da contestualizzare. Poiché il sistema è costruito per adattare i modelli a compiti specifici, benchmark convenzionali come SWE-Bench o ARC-AGI non sono applicabili.

Prova gratuita e visione a lungo termine

Tuttavia, Adaption è fiduciosa che gli utenti vedranno la differenza non appena proveranno AutoScientist. Così fiduciosa che il laboratorio sta rendendo lo strumento gratuito da usare per i primi 30 giorni dopo il lancio.

“Nello stesso modo in cui la generazione del codice ha sbloccato molte attività,” aggiunge Hooker, “questo sbloccherà molte innovazioni nei settori di frontiera.” AutoScientist rappresenta un grande passo avanti verso un futuro in cui gli strumenti AI sono in grado di ottimizzare in autonomia, offrendo accesso a tecnologie altamente sofisticate a chiunque ne abbia bisogno.