설명
Laguna by Poolside는 혁신적인 기반 모델을 통해 인공지능 일반 지능(AGI)을 발전시키기 위해 설계된 최첨단 AI 플랫폼입니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 Poolside는 2023년 4월에 설립되어 AGI를 창출함으로써 인류의 풍요를 이끌어내는 것을 사명으로 하고 있습니다. Laguna 모델은 품질, 속도 및 효율성을 최적화하여 중간 비용으로 최전선 수준의 추론 능력을 제공합니다. Laguna s 2.1 모델은 1180억 개의 매개변수를 특징으로 하며, Laguna xs 2.1 모델은 330억 개의 매개변수로 에이전틱 코딩 작업을 위해 설계되었습니다.
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Poolside는 모델 지능의 주요 확장 축으로서 강화 학습(RL)의 중요성을 강조합니다. RL은 모델이 새로운 경험으로부터 학습하고 인간 지식을 역설계할 수 있게 하여 웹 데이터의 한계를 극복합니다. 이 플랫폼은 수백만 개의 코딩 환경을 조율하여 에이전트가 안전한 공간에서 코드를 리팩토링하고 디버깅하며 확장할 수 있도록 하며, 컴파일러와 테스트 스위트로부터 즉각적인 피드백을 받습니다.
Laguna 모델은 인간의 경험적 학습을 압축 해제하고 에이전트 경험적 학습을 도입하여 AGI를 달성하려는 Poolside의 더 넓은 비전의 일환입니다. 이 플랫폼은 RL 기반 탐색을 활용하여 실제 상호작용에서 다양한 경로를 제공하고, 규모와 컴퓨팅을 통해 모델 능력을 향상시킵니다. Poolside의 접근 방식은 언어, 비전, 공간 이해 및 물리적 상호작용을 통합하여 다양한 양식에서의 역량을 확장하는 것을 목표로 합니다.
이 플랫폼은 연구 미리보기를 위해 열려 있으며, 모델 뒤에 있는 엔지니어링 및 아이디어에 대한 통찰력을 제공합니다. Poolside의 오픈 웨이트 기반 모델 및 강화 학습에 대한 헌신은 Laguna를 AGI 추구의 중요한 플레이어로 자리매김하게 합니다.
- 카테고리AI 코딩 어시스턴트
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
Laguna by Poolside의 핵심 기능
최전선 수준의 추론
에이전틱 코딩 모델
오픈 웨이트 기반 모델
강화 학습 통합
효율적인 매개변수 최적화
실제 상호작용 데이터
다중 모드 학습 능력
연구 미리보기 가능
Laguna by Poolside 사용 방법은?
구성: 모델 매개변수 설정
사용: 추론 작업을 위한 모델 배포
최적화: RL 피드백으로 성능 향상
확장: 다중 모드 기능 통합
Laguna by Poolside의 사용 사례
- 추론 작업
- 코딩 최적화
- 다중 모드 학습
- 연구 미리보기
- AGI 개발
