क्वेन-एजेंटवर्ल्ड ने जारी किया: पहला मूल भाषा विश्व मॉडल, एक मॉडल सात प्रमुख क्षेत्रों का अनुकरण करता है
अलीबाबा टोंगी कियानवेन ने 23 जून को क्वेन-एजेंटवर्ल्ड जारी किया - पहला मूल भाषा विश्व मॉडल, जो पूर्व-प्रशिक्षण चरण से पर्यावरण समझ लक्ष्यों को पेश कर सकता है, और एमसीपी, खोज और टर्मिनल सहित सात प्रमुख क्षेत्रों में एजेंट पर्यावरण को कवर करने के लिए एकल मॉडल का उपयोग कर सकता है।
23 जून, 2026 को, अलीबाबा टोंगी कियानवेन टीम ने आधिकारिक तौर पर
दो मुख्य डिज़ाइन
- मूल विश्व मॉडलिंग: "पर्यावरण को समझने और अनुकरण करने" का प्रशिक्षण लक्ष्य पूर्व-प्रशिक्षण चरण से शुरू किया जाता है और केवल प्रशिक्षण के बाद के चरण में अनुकूलन के बजाय, संपूर्ण सीपीटी → एसएफटी → आरएल प्रक्रिया तक चलता है। इसका मतलब यह है कि "पर्यावरण को समझना" मॉडल की एक जन्मजात क्षमता है, न कि अर्जित पैच।
- सात क्षेत्र, एक मॉडल: एक एकल मॉडल टेक्स्ट-आधारित वातावरण (एमसीपी, खोज, टर्मिनल, आदि) और व्यापक विश्व सिमुलेशन दोनों को कवर करता है। एक मॉडल कई वातावरणों को कवर करता है, जिससे एजेंट प्रशिक्षण और मूल्यांकन की इंजीनियरिंग जटिलता कम हो जाती है।
सन्निहित बुद्धिमत्ता की प्रतिध्वनि
उसी समय (16 जून) क्वेन ने क्वेन-रोबोट सुइट (क्यूवेन-रोबोटनेव, क्वेन-रोबोटमैनिप, क्वेन-रोबोटवर्ल्ड) जारी किया, जो अनुकूली दृश्य आवंटन, विषम डेटा संरेखण और विश्व मॉडल के संयुक्त प्रशिक्षण के माध्यम से "सामान्य बुद्धिमत्ता को सीधे शारीरिक क्रियाओं को चलाने की अनुमति देता है"। एजेंटवर्ल्ड "डिजिटल दुनिया के अनुकरण" का प्रभारी है, और रोबोट सुइट "भौतिक दुनिया में कार्रवाई" का प्रभारी है - संयुक्त रूप से, क्वेन "भाषा मॉडल + विश्व मॉडल + सन्निहित बुद्धिमत्ता" का एक पूरा मार्ग तैयार कर रहा है।
क्यों "वर्ल्ड मॉडल" अगला पड़ाव है
उद्योग के दृष्टिकोण से, एजेंटवर्ल्ड का मूल्य यह है कि यह एजेंट विकास की प्रमुख बाधा की ओर इशारा करता है: वास्तविक वातावरण अनियंत्रित और अप्राप्य है, जिससे एजेंटों के लिए सुरक्षित और कुशलतापूर्वक प्रशिक्षण लेना मुश्किल हो जाता है। भाषा विश्व मॉडल एक कम लागत वाला, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सिमुलेशन वातावरण प्रदान करता है, जिससे एजेंट को "आभासी दुनिया" में बड़ी संख्या में परीक्षण और त्रुटियां करने की अनुमति मिलती है। यह एंथ्रोपिक के "वैश्विक कार्यक्षेत्र" अनुसंधान के समान है - अग्रणी निर्माता "एआई को दुनिया को बेहतर ढंग से कैसे समझा जाए" के मूल प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास कर रहे हैं।
घरेलू एजेंट डेवलपर्स के लिए, एजेंटवर्ल्ड जैसे ओपन सोर्स वर्ल्ड मॉडल का महत्व प्रत्यक्ष है: यह एजेंटों के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए एक मानक सैंडबॉक्स बन सकता है। क्वेन ने "पारिस्थितिकी के लिए खुला स्रोत" मार्ग को जारी रखते हुए इसे खोलने का स्रोत चुना - जब विश्व मॉडल एजेंट युग का बुनियादी ढांचा बन जाता है, तो पहले मूवर्स के पास मानकों को परिभाषित करने का अवसर होता है।
भविष्य में ट्रैकिंग के लायक कई दिशाएँ:
- सात प्रमुख क्षेत्रों में सिमुलेशन निष्ठा: एमसीपी, खोज और अन्य परिवेशों और वास्तविक दुनिया के बीच कितना अंतर है।
- रोबोट सुइट के साथ जुड़ाव: क्या डिजिटल विश्व सिमुलेशन को सीधे भौतिक विश्व प्रशिक्षण में स्थानांतरित किया जा सकता है।
- ओपन सोर्स कम्युनिटी एडॉप्शन: क्या एजेंटवर्ल्ड एजेंट प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए सामुदायिक मानक बन जाएगा?
- एजेंट क्षमताओं का वास्तविक सुधार: विश्व मॉडल में प्रशिक्षित एजेंट वास्तविक वातावरण में कैसा प्रदर्शन करता है।
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