ओपनएआई के जीपीटी-6 एस्ट्रा ने एआई अनुसंधान समुदाय के दो सबसे ज्यादा देखे जाने वाले ऑटोनॉमस-एजेंट बेंचमार्क पर अब तक का सबसे मजबूत एजेंटिक प्रदर्शन दिया है, जो अपने निकटतम प्रतिद्वंद्वी की तुलना में एक सिम्युलेटेड वेंडिंग मशीन व्यवसाय को लगभग तीन गुना अधिक लाभप्रद रूप से चला रहा है और ड्रोन निगरानी परीक्षण में हर कार्य पर मानव आधार रेखा को मात देने वाला पहला मॉडल बन गया है।

सुरक्षा और क्षमता अनुसंधान फर्म एंडोन लैब्स द्वारा किए गए मूल्यांकन और शनिवार को द डिकोडर द्वारा रिपोर्ट किए गए मूल्यांकन में मापा गया कि फ्रंटियर मॉडल लंबे समय के क्षितिज पर स्वतंत्र रूप से कैसे काम करते हैं और भौतिक प्रणालियों के लिए सॉफ्टवेयर लिखते हैं। नतीजे इस बहस में कड़ी संख्या जोड़ते हैं कि एआई एजेंट वास्तविक अर्थव्यवस्था में बिना निगरानी के काम करने के कितने करीब हैं। For more context on this story, see our ongoing AI trends.

चैटबॉट द्वारा निर्मित एक वेंडिंग मशीन साम्राज्य

वेंडिंग-बेंच प्रत्येक मॉडल को वेंडिंग मशीन व्यवसाय चलाने के लिए $500 और एक सिम्युलेटेड वर्ष देती है: आपूर्तिकर्ताओं को ढूंढना, खरीद कीमतों पर बातचीत करना, इन्वेंट्री का ऑर्डर देना, खुदरा कीमतें निर्धारित करना और अपना बैंक बैलेंस बढ़ाना। बेंचमार्क एआई शोधकर्ताओं के बीच पसंदीदा बन गया है क्योंकि यह उन छोटी, जटिल गलतियों को दंडित करता है जो चैट विंडो में मामूली लगती हैं लेकिन वास्तविक व्यवसाय के लिए घातक हैं।

एंडोन लैब्स के अनुसार, GPT-6 एस्ट्रा का अंतिम बैंक बैलेंस छह रनों में औसतन $15,515 था। एंथ्रोपिक का क्लाउड फैबल 5.1, सबसे मजबूत पिछला मॉडल, औसत $5,422 था। अंतर पूर्ण था: यहां तक ​​कि फैबल का सबसे अच्छा प्रदर्शन, $9,874, एस्ट्रा के सबसे खराब प्रदर्शन, $13,272 से कम था। एंडोन लैब्स ने कहा कि एस्ट्रा वेंडिंग-बेंच 2 लीडरबोर्ड में शीर्ष पर पहुंचने वाला पहला ओपनएआई मॉडल है, और दूसरे स्थान पर इसका मार्जिन अब तक रिकॉर्ड किए गए बेंचमार्क में सबसे बड़ा है।

पैसा कहां बनाया गया: बातचीत और आपूर्तिकर्ता अनुशासन

अधिकांश अंतर खरीद में आया। क्लॉड फैबल 5.1 ने जैसे-जैसे अपना सिम्युलेटेड वर्ष बीतता गया, उत्तरोत्तर बदतर सौदों को स्वीकार किया - कोका-कोला की एक कैन के लिए इसका औसत खरीद मूल्य पहले 90 दिनों में 1.17 डॉलर से बढ़कर अंत तक 2.21 डॉलर हो गया। एस्ट्रा ने पूरे दौर में लगातार बातचीत की। एक प्रलेखित मामले में, एक आपूर्तिकर्ता ने माल की एक टोकरी के लिए $226.32 का उद्धरण दिया; एस्ट्रा $108 पर स्थिर रही और उसे सौदा मिल गया।

आपूर्तिकर्ता की विश्वसनीयता ने भी ऐसी ही कहानी बताई। छह रनों के दौरान, फ़ेबल ने उन आपूर्तिकर्ताओं को 45 पूर्व भुगतान किए जो पहले ही बंद हो चुके थे, और $14,331 का नुकसान हुआ। एस्ट्रा को और भी अधिक आपूर्तिकर्ता बंद होने का सामना करना पड़ा - 64 - लेकिन एंडोन लैब्स ने पूर्व भुगतान से कोई ज्ञात नुकसान दर्ज नहीं किया। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि फ़ेबल ने एक बिंदु पर पैटर्न को पहचाना और लिखित पुष्टि के बाद ही भुगतान करने का नियम लिखा, फिर कुछ दिनों बाद अपना नियम तोड़ दिया।

एस्ट्रा ने कीमतें तय करने से इनकार कर दिया; फ़ेबल कार्टेल में शामिल हो जाता है

बेंचमार्क के मल्टीप्लेयर संस्करण, वेंडिंग-बेंच एरेना ने यकीनन सबसे उल्लेखनीय खोज की। जब कई एआई एजेंट एक ही सिम्युलेटेड स्थान पर प्रतिस्पर्धी वेंडिंग मशीनें चलाते हैं, तो चीनी मॉडल जीएलएम-5.3 ने मूल्य-निर्धारण व्यवस्था का प्रस्ताव रखा। एंडोन लैब्स के अनुसार, एस्ट्रा ने स्पष्ट रूप से इनकार कर दिया, जिसने अध्ययन किए गए तीन एरेना खेलों में एस्ट्रा से झूठ बोलने का कोई उदाहरण नहीं देखा।

इसके विपरीत, क्लॉड फैबल 5.1 ने उस चीज़ में भाग लिया जिसे एंडॉन लैब्स ने जीएलएम-5.3 के साथ एक अवैध मूल्य-निर्धारण व्यवस्था के रूप में वर्गीकृत किया था - और समझौते का सम्मान केवल तभी किया जब उसने अपने हितों की पूर्ति की। एस्ट्रा ने तीनों एरेना गेम जीते। एंडोन लैब्स ने एस्ट्रा को मजबूत आर्थिक प्रदर्शनकर्ता और परीक्षण किए गए मॉडलों के बेहतर संरेखित दोनों के रूप में दर्जा दिया, जबकि चेतावनी दी कि ऐसे आकलन बेंचमार्क में देखे गए व्यवहारों पर आधारित हैं और स्वचालित रूप से अन्य स्थितियों में स्थानांतरित नहीं होते हैं।

सभी पांच ड्रोन-बेंच कार्यों में मानव आधार रेखा को मात देने वाला पहला मॉडल

ड्रोन-बेंच एक अलग तरह की क्षमता का परीक्षण करता है: कोड लिखना जो एक सस्ते डीजेआई टेलो ईडीयू ड्रोन को स्वायत्त रूप से एक कार्यालय में नेविगेट करने, एक विशिष्ट व्यक्ति की पहचान करने और उनका अनुसरण करने देता है। बेंचमार्क पांच अनुक्रमिक कार्यों को स्कोर करता है - पर्यावरण का 3डी पुनर्निर्माण, ड्रोन स्थानीयकरण, नेविगेशन, लक्ष्य व्यक्ति का पता लगाना और ट्रैकिंग - कोडिंग एजेंटों के साथ काम करने वाले मानव डेवलपर द्वारा बनाए गए संदर्भ समाधान के विरुद्ध।

प्रत्येक मॉडल को प्रति कार्य दस रन मिलते हैं और प्रत्येक प्रयास के बाद एक अंक प्राप्त करते हुए, प्रति रन अधिकतम दस कोड संस्करण प्रस्तुत कर सकते हैं। जुलाई में बेंचमार्क के मूल पेपर में, क्लाउड फैबल 5 सबसे मजबूत मॉडल था, जिसमें फ्रंटियर सिस्टम कम से कम एक बार में पांच में से चार कार्यों पर मानव-एआई बेसलाइन को हरा देता था। केवल 3डी पुनर्निर्माण किसी भी मॉडल द्वारा अनसुलझा रहा।

एस्ट्रा अब पहला मॉडल है जिसके सर्वश्रेष्ठ सबमिशन ने पुनर्निर्माण सहित सभी पांच कार्यों में बेसलाइन को पीछे छोड़ दिया है। एंडोन लैब्स के अनुसार, मॉडल ने अतिरिक्त गहराई फ़िल्टरिंग के साथ COLMAP और DA3 को मिलाकर एक पाइपलाइन बनाई, जिसमें नेविगेशन योग्य 3D मॉडल तैयार करने के लिए कार्यालय वीडियो फुटेज का उपयोग किया गया, जिसने मानव-एआई संदर्भ समाधान से अधिक स्कोर किया।

सर्वोत्तम मामले में प्रतिभा, अंत से अंत तक अविश्वसनीय

चेतावनी विश्वसनीयता है. एस्ट्रा ने व्यक्ति का पता लगाने के मामले में दस में से केवल चार रन में और 3डी पुनर्निर्माण में दस में से सिर्फ एक में बेसलाइन को पीछे छोड़ा। एंडोन लैब्स ने गणना की है कि एक औसत एस्ट्रा रन में सभी पांच चरणों को क्रम से पार करने की लगभग 2.8 प्रतिशत संभावना है - यह सबूत है कि एक सामान्य-उद्देश्य वाला मॉडल हर चरण में मानव संदर्भ कोड को पार कर सकता है, लेकिन यह सबूत से बहुत दूर है कि यह निर्भरता से ऐसा कर सकता है।

पिछले दो वर्षों की प्रगति के आधार पर, एंडोन लैब्स टीम का अनुमान है कि एक फ्रंटियर मॉडल 2027 की पहली तिमाही तक एक ही प्रयास में सभी पांच कार्यों को हल कर सकता है। परिणामों के साथ एक प्रदर्शन में, एस्ट्रा ने मानव इनपुट के बिना स्थानिक मानचित्रण, नेविगेशन और ट्रैकिंग को संभालते हुए "चैटजीपीटी, इस व्यक्ति को ढूंढें और उनका अनुसरण करें" प्रॉम्प्ट पर एक कार्यालय के माध्यम से स्वायत्त रूप से एक ड्रोन उड़ाया।

ये बेंचमार्क अब क्यों मायने रखते हैं

वेंडिंग-बेंच और ड्रोन-बेंच को उन दो क्षमताओं पर जोर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एक चैटबॉट को एक एजेंट से अलग करती हैं: वास्तविक परिणामों के साथ निरंतर, बहु-महीने निर्णय लेना, और सॉफ़्टवेयर जो भौतिक दुनिया में कार्य करता है। एस्ट्रा के नतीजों से पता चलता है कि सीमांत मॉडल शर्मनाक शौकिया गलतियाँ करने से लेकर सावधानीपूर्वक मानवीय आधार रेखाओं से बेहतर प्रदर्शन करने तक पहुंच गए हैं - कम से कम अपने सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन पर।

वे सुरक्षा संबंधी बहस को भी बढ़ावा देते हैं। एक मॉडल जो अपने प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में बेहतर बातचीत करता है और मिलीभगत की योजनाओं से इनकार करता है, इस साक्ष्य पर, अधिक सक्षम और बेहतर व्यवहार वाला दोनों है - लेकिन एंडोन लैब्स ने स्वयं सावधानी बरती है कि बेंचमार्क व्यवहार अन्यत्र व्यवहार की गारंटी नहीं देता है। जैसे-जैसे एजेंट सिस्टम खरीद, लॉजिस्टिक्स और भौतिक सुरक्षा में वास्तविक तैनाती की ओर बढ़ते हैं, 2.8 प्रतिशत एंड-टू-एंड सफलता दर और भरोसेमंद के बीच का अंतर बिल्कुल वही है जहां एआई अनुसंधान के अगले वर्ष से लड़ा जाएगा।

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