描述
Laguna by Poolside 是一个前沿的 AI 平台,旨在通过创新的基础模型推动人工通用智能 (AGI) 的发展。Poolside 成立于 2023 年 4 月,总部位于旧金山,使命是通过创造 AGI 为人类带来丰盈。Laguna 模型经过优化,具备质量、速度和效率,提供前沿级的推理能力,成本适中。Laguna s 2.1 模型具有 1180 亿个参数,而 Laguna xs 2.1 模型则专为具有 330 亿个参数的代理编码任务而设计。
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Poolside 强调强化学习 (RL) 作为模型智能的关键扩展轴的重要性。RL 使模型能够从新经验中学习并逆向工程人类知识,克服网络数据的有限性。该平台协调数百万个编码环境,为代理提供一个安全的游乐场,以重构、调试和扩展代码,同时从编译器和测试套件中获得即时反馈。
Laguna 模型是 Poolside 更广泛愿景的一部分,旨在通过解压人类经验学习并引入代理经验学习来实现 AGI。该平台利用 RL 驱动的探索,提供来自现实世界交互的多样轨迹,通过规模和计算增强模型能力。Poolside 的方法整合了语言、视觉、空间理解和物理交互,旨在跨模态扩展能力。
该平台开放进行研究预览,提供对其模型背后的工程和理念的深入了解。Poolside 对开放权重基础模型和强化学习的承诺使 Laguna 成为追求 AGI 的重要参与者。
- 类别AI 编程助手
- 部署云端
- 平台网页版
Laguna by Poolside的核心功能
前沿级推理
代理编码模型
开放权重基础模型
强化学习集成
高效参数优化
现实世界交互数据
多模态学习能力
研究预览可用性
如何使用 Laguna by Poolside?
配置:设置模型参数
使用:部署模型进行推理任务
优化:通过 RL 反馈提升性能
扩展:集成多模态能力
Laguna by Poolside的使用案例
- 推理任务
- 编码优化
- 多模态学习
- 研究预览
- AGI 开发








