ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ 4 ਅਰਗਨ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਚਾਰ ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ ਹੈ, 27 ਘੰਟੇ ਅਤੇ 14 ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ ਪੂਰੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਐਂਡਰ ਡਰੈਗਨ ਨੂੰ ਮਾਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਫਾਲਡੋਰ ਐਟ ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਗੂਗਲ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਟੀਮ ਨੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਜਾਂ ਗੇਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ। ਦ ਡੀਕੋਡਰ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ — ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ, ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਜਿੱਤਿਆ।

ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਏਆਈ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਿੱਦੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸ਼ਤਰੰਜ ਜਾਂ ਗੋ ਦੇ ਉਲਟ, ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਿਉਂਤਬੰਦੀ, ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਖੋਜ, ਟੂਲ ਕ੍ਰਾਫਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਗੇਮ ਦੇ ਫਾਈਨਲ ਬੌਸ ਨੂੰ ਹਰਾਉਣ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੌੜ, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਚਾਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ।

ਨੰਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰਨ

ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਇੱਕ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਦੇ ਲੌਗ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਮੁਹਿੰਮ:

  • 27 ਘੰਟੇ, 14 ਮਿੰਟ ਲਗਾਤਾਰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਖੇਡ
  • 2,783 JavaScript ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੁਦ ਲਿਖੇ ਗਏ ਹਨ
  • ਚਾਰ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ **229 ਚੈਟ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ
  • ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ 605 ਮੌਤਾਂ

ਇਹ ਆਖਰੀ ਅੰਕੜਾ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਦਾ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਗੇਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਛੇ ਸੌ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਮਰ ਗਏ, ਅਤੇ ਟੌਮ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਪੇਪਰ ਦੇ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਗੇਮ ਦੀ ਆਸਾਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੈਟਿੰਗ 'ਤੇ ਕੀਤਾ। ਉਸੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਲਗਭਗ $520 ਦੇ ਰਨ ਲਈ ਟੋਕਨ ਖਰਚੇ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦ ਡੀਕੋਡਰ, 2027 ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ Gemini 4 Argon ਦੀ ਮਿਆਰੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੁੱਲ $1,620 ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੁਣ ਸੈਂਕੜੇ ਡਾਲਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਪਿਛਲੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼-ਨਿਰਮਿਤ ਗੇਮ AIs ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਲੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

ਐਮਰਜੈਂਟ ਟੀਮਵਰਕ, ਕੋਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਹੀਂ

ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਏਜੰਟ ਜਿੱਤੇ, ਪਰ ਕਿਵੇਂ. ਕੋਈ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਚਾਰ ਏਜੰਟ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਵੰਡਦੇ ਹਨ, ਡੀਕੋਡਰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਧਮਕੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ, ਮਰੇ ਹੋਏ ਸਾਥੀਆਂ ਤੋਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਮਦ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੂਹ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਤਾਲਮੇਲ ਵਿਵਹਾਰ ਜੋ ਗੇਮ ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ NPC ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡ-ਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਸੇ ਮਾਡਲ, ਇੱਕ ਸ਼ੇਅਰਡ ਵਰਲਡ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਚਾਰ ਚੈਨਲ ਦੇ ਚਾਰ ਮੌਕਿਆਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਉਭਰਿਆ ਹੈ। 2,783 ਸਵੈ-ਲਿਖਤ JavaScript ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੀ ਹੁਨਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋਹੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਿਘਲਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਿਨੀਬੌਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹਰਾਉਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਿਆਨ ਸਿਰਫ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੋਡ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਏਜੰਟ ਖੋਜ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਸਾਂਝਾ-ਮੈਮੋਰੀ ਵੇਰਵਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਸਬਕ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਹਰ ਅਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ - ਅੱਜ ਦੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕੇਂਦਰੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਖਤਮ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਜਿੱਤੀ ਹੋਈ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮਕਸਦ-ਬਣਾਇਆ ਚੈਂਪੀਅਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਮ ਏਜੰਟਾਂ ਤੱਕ

ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਨਵੀਨਤਮ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਦਹਾਕਾ ਪਹਿਲਾਂ, ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ AI ਨੂੰ ਹਰਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਗੇਮ ਲਈ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਬੇਸਪੋਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ: ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦਾ ਅਲਫਾਗੋ ਫਾਰ ਗੋ, ਓਪਨਏਆਈ ਫਾਈਵ ਡੋਟਾ 2 ਲਈ, ਅਲਫਾਸਟਾਰ ਸਟਾਰਕਰਾਫਟ II ਲਈ। ਹਰ ਇੱਕ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਸੀ ਜੋ ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਸੀ।

ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਹੁਣ ਗੇਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਸਨ - ਅਤੇ ਉਹ ਉਸੇ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਕੋਡਰ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਏਜੇਂਟਿਕ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਮ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਨੂੰ ਹਰਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੇਸ਼-ਨਿਰਮਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਹਰ ਅਜਿਹਾ ਨਤੀਜਾ "ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ" ਅਤੇ "ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਟੀਚੇ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਖੋਜ ਟੈਸਟ ਬੈੱਡ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਜੀਵਿਤ ਕ੍ਰੀਪਰਸ ਇਤਫਾਕਨ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਖੁੱਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟੀਚਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਏਆਈ ਲੈਬਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ

ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਹਨ. ਟੌਮਜ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਅਤੇ ਮਾਇਨਕਰਾਫਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਸਾਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਸ਼ਹੂਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਨ-ਐਂਡ - ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਿਯਮਾਂ, ਨਿਰਧਾਰਕ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਉਦਾਰ ਰਿਸਪੌਨ ਮਕੈਨਿਕਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖੇਡ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ 605 ਮੌਤਾਂ ਘਾਤਕ ਹੋਣਗੀਆਂ; ਇੱਥੇ ਉਹ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਹਨ: ਦੋ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮੁੱਲ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਦੇ ਕਾਰਕ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਲਈ ਕਿ "ਏਜੰਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕਿੰਨੀ ਸੀ" ਦਾ ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ।

ਫਿਰ ਵੀ, ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕੋਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਚਾਰ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਏਜੰਟ, ਇੱਕ ਸੰਸਾਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੋ ਗਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗੇਮਿੰਗ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੀ AI ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ।

ਇਹ ਏਜੰਟਿਕ AI ਲਈ ਕੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਲਈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜੇਮਿਨੀ 4 ਅਰਗੋਨ ਦੀਆਂ ਏਜੰਟੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੁੱਗਣਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ — ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਗੂਗਲ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਲੰਬੇ-ਦਿਮਾਗ, ਟੂਲ-ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਦਮ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਦਿਨ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਝਲਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਕੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਦੇਸ਼ ਲੰਮਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਰੋਧੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੈਂਕੜੇ ਛੋਟੀਆਂ ਮੌਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਏਂਡਰ ਡ੍ਰੈਗਨ ਭਾਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ 'ਤੇ ਡਿੱਗ ਚੁੱਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਾਰ, ਚਾਰ ਏਜੰਟ ਇਕੱਲੇ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਚਲੇ ਗਏ - ਅਤੇ ਚੈਂਪੀਅਨ ਵਜੋਂ ਬਾਹਰ ਚਲੇ ਗਏ।

---

AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ

ਨਵੀਨਤਮ AI ਖਬਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ - ਸਭ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ।

ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →