Главное:
- Команда Hugging Face разработала свою версию агента DeepResearch за 24 часа.
- Поисковой агент способен автономно искать и анализировать информацию с веб-страниц.
- Готовый агент показал эффективность 67% в бенчмарке GAIA.
Создание открытой реализации DeepResearch
Недавно команда Hugging Face объявила о завершении разработки открытого поискового агента DeepResearch, вдохновленного аналогом от OpenAI. За всего лишь 24 часа инженеры смогли создать инструмент, который автономно просматривает веб-страницы, ищет необходимую информацию, скачивает файлы, анализирует их и предоставляет собранные данные в конечном ответе. Это достижение подчеркивает быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, где компании демонстрируют свои возможности в разработке эффективных решений.
Использование передовых технологий
В процессе создания DeepResearch команда Hugging Face применяла различные инструменты и подходы. Одним из ключевых элементов стал CodeAgent, позволяющий описывать действия агента в виде кода, что эффективнее для выполнения сложных задач по сравнению с естественным языком. Кроме того, был внедрен текстовый браузер, который предоставляет страницы в текстовом формате, позволяя нейросетям легче обрабатывать информацию. На данный момент команда планирует разработать визуальный браузер для улучшения взаимодействия.
Результаты и перспективы
Готовый поисковой агент продемонстрировал впечатляющие результаты, достигнув 67% правильных ответов в бенчмарке GAIA и 55% в Magentic-One. Это подчеркивает не только техническую компетенцию команды Hugging Face, но и значительные достижения в области глубокого обучения. Интересно, что другой разработчик также представил свою версию DeepResearch, использовав различные API и сервисы, что еще раз подтверждает растущий интерес к разработке таких решений. В условиях стремительного прогресса в технологии AI, подобные проекты могут стать основой для создания еще более мощных инструментов в будущем.
Добавить комментарий