Descrição
Laguna by Poolside é uma plataforma de IA de ponta projetada para avançar a inteligência geral artificial (AGI) por meio de modelos de fundação inovadores. Com sede em São Francisco, a Poolside foi fundada em abril de 2023 com a missão de promover a abundância para a humanidade criando AGI. Os modelos Laguna são otimizados para qualidade, velocidade e eficiência, oferecendo capacidades de raciocínio de classe de fronteira a um custo médio. O modelo Laguna s 2.1 possui 118 bilhões de parâmetros, enquanto o modelo Laguna xs 2.1 é projetado para tarefas de codificação agentivas com 33 bilhões de parâmetros.
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A Poolside enfatiza a importância do aprendizado por reforço (RL) como um eixo de escalonamento chave para a inteligência do modelo. O RL permite que os modelos aprendam com novas experiências e reengenheirem o conhecimento humano, superando a natureza finita dos dados da web. A plataforma orquestra milhões de ambientes de codificação, proporcionando aos agentes um espaço seguro para refatorar, depurar e estender código enquanto recebem feedback imediato de compiladores e suítes de teste.
Os modelos Laguna fazem parte da visão mais ampla da Poolside para alcançar AGI, descomprimindo o aprendizado experiencial humano e introduzindo o aprendizado experiencial agentivo. A plataforma aproveita a exploração orientada por RL para fornecer trajetórias diversas a partir de interações do mundo real, aprimorando as capacidades do modelo por meio de escala e computação. A abordagem da Poolside integra linguagem, visão, compreensão espacial e interação física, visando estender a competência através de modalidades.
A plataforma está aberta para pré-visualização de pesquisa, oferecendo insights sobre a engenharia e as ideias por trás de seus modelos. O compromisso da Poolside com modelos de fundação de pesos abertos e aprendizado por reforço posiciona Laguna como um jogador significativo na busca pela AGI.
- CategoriaAssistentes de programação com IA
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de Laguna by Poolside
Raciocínio de classe de fronteira
Modelo de codificação agentivo
Modelos de fundação de pesos abertos
Integração de aprendizado por reforço
Otimização eficiente de parâmetros
Dados de interação do mundo real
Capacidades de aprendizado multimodal
Disponibilidade de pré-visualização de pesquisa
Como usar Laguna by Poolside?
Configurar: Defina os parâmetros do modelo
Usar: Implante modelos para tarefas de raciocínio
Otimizar: Melhore o desempenho com feedback de RL
Expandir: Integre capacidades multimodais
Casos de uso de Laguna by Poolside
- Tarefas de Raciocínio
- Otimização de Codificação
- Aprendizado Multimodal
- Pré-visualização de Pesquisa
- Desenvolvimento de AGI
