ほとんどの RL パイプラインは、タスクごとにまったく新しいエージェントをトレーニングし、膨大な量のデータとコンピューティングを費やし、環境を切り替えると学習した重みを破棄します。 AI は永遠に学習できるのに、なぜ一度トレーニングするのでしょうか? Gensyn の BlockAssist は、Minecraft の AI コンパニオンであるライブ アプリで分散型の継続的な RL を証明し、デバイス上のゲームプレイから学習し、パーミッションレスのコンピューティング スウォームを介して集合的に改善します。 対照的に、ほとんどの大規模モデルは、人間のフィードバックまたは一元化されたパイプライン内の大規模なラベル付きデータセットを使用して微調整されます。対照的に、BlockAssist はスクリプトを反転させます。学習は、各ユーザーのゲームプレイストリーム自体から、継続的かつプライベートに行われます。 - 1つは、新しい機能ごとに大規模なオフライントレーニング実行への依存を取り除くことです。モデルはその場で洗練されます。 - また、本質的にパーソナライズされています: 私の BlockAssist は、それぞれが独自のゲームプレイでトレーニングするため、あなたとは異なるスキルを開発する可能性があります。私たちは基本的に、ユーザーに合わせて拡張できる方法で AI の改善をクラウドソーシングしており、これは集中型 AI の微調整とは大きく異なるパラダイムです。 また、私たちは (特に暗号通貨の分野で) インフラストラクチャとその可能性について語ることで有名ですが、Gensyn は実際のアプリでそれを証明しています。 BlockAssistは、RL、継続的な学習、分散型インフラストラクチャが組み合わさったときに何が可能になるかを示す大きなマイルストーンです。