Meta Platforms周五发布了一系列新的人工智能产品，包括一个能够检查其他人工智能模型准确性的“自学评估器”。因此，据报道，该模型能够减少人工参与人工智能模型的开发过程。

这家脸书和Instagram的母公司周五表示，在8月份的一篇论文中引入该工具后，它将发布新的人工智能模型，该论文详细解释了它如何依赖于同行使用的“思维链”技术OpenAI最近发布了01款模型.

预计这将使AI模型能够对；模型的反应。

Meta希望解决以下问题：；不准确的挑战

根据a路透社文章称，该模型可以检查和提高对棘手问题（如科学、数学和编码等学科）的回答的准确性，因为它需要将复杂问题分解为更小的逻辑步骤。

Meta透露，其意图包括解决ChatGPT等其他人工智能模型所面临的挑战，以及对过时和不准确答案的批评。

据报道，Meta的研究人员完全使用人工智能生成的数据来训练评估者模型，在那个阶段消除了人为输入。

Meta的两名研究人员告诉路透社，使用人工智能可靠地评估其他人工智能的能力为构建能够从自己的错误中学习的自主学习提供了一条可能的途径。

“我们希望，随着人工智能变得越来越像超人，它会越来越好地检查自己的工作，这样它实际上会比普通人更好。”研究员杰森·韦斯顿。

他补充道：“自学和自我评估的想法对于达到这种超人类水平的人工智能至关重要。”。

Meta正在向自主AI迈进

根据研究人员的说法，人工智能行业的利益相关者将这些代理视为数字助理，它们足够智能，可以在没有人为干预的情况下执行各种任务。

研究人员认为，自我改进的模型可以减少对当今使用的一种通常昂贵且低效的过程的需求，这种过程被称为“从人类反馈中强化学习”。这需要人类注释者的输入，他们必须具备专业知识，才能准确标记数据，并验证复杂数学和写作查询的答案是否正确。

谷歌和Anthropic等行业同行也发表了关于RLAIF概念的研究论文，即人工智能反馈的强化学习。

然而，与Meta不同的是，这些其他公司往往不会发布他们的模型供公众使用。

人工智能行业的专家认为，使用人工智能来检查人工智能对建筑具有重要意义自主人工智能应用它可以在没有人为干预的情况下运行。这意味着人工智能模型最终将从自己的错误中学习，自我纠正，并在没有人类任何输入的情况下进行改进。

这家社交媒体巨头还发布了其他工具，包括对其图像识别Segment Anything Model（SAM）的更新，该工具可加快LLM响应生成时间和数据集，可用于帮助发现新的无机材料。