[📪정보] 앤드류 응 "몇 년 안에 에이전트 성능이 크게 향상될 것"

[익명(prince2317)]

Even though OpenAI o1-preview’s advanced reasoning helps consumers, I expect that it will be even more useful for agentic reasoning and planning.

Most LLMs have been optimized for answering questions primarily to deliver a good consumer experience, and we’ve been able to “graft” them into complex agentic workflows to build valuable applications. The trend of LLMs built to support particular operations in agents natively will create a lot of lift for agentic performance. I’m confident that large agentic performance gains in this direction will be realized in the next few years.

OpenAl o1-preview의 고급 추론이 소비자에게 도움이 되더라도, 에이전트 추론 및 계획에 훨씬 더 유용할 것으로 기대합니다.

대부분의 LLM은 주로 좋은 소비자 경험을 제공하기 위해 질문에 답하도록 최적화되었으며, 우리는 이를 복잡한 에이전트 워크플로에 "이식"하여 가치 있는 애플리케이션을 구축할 수 있었습니다. 에이전트에서 특정 작업을 기본적으로 지원하도록 구축된 LLM의 추세는 에이전트 성과에 많은 향상을 가져올 것입니다.

저는 이 방향으로 큰 에이전트 성과 향상이 향후 몇 년 안에 실현될 것이라고 확신합니다.

https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-275/

[초존도초(htr3c654r6ft)]

난 내가 예전에 특갤에 올렸던 그 스탠스 그대로 에이전트 워크플로 다 망할 거라고 보는데 더 먼 미래를 봐야지 앤드류응은 예전부터 근시안적으로 사업하는 듯 특이점은 한참 뒤 일이라고 계속 생각하고 있을 듯 - 그러나 특붕이라면 2025 AGI인데 뭔 상관이냔 말이지만.