ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਰਿਸਰਚ: 36+ ਘੰਟੇ ਚੱਲਦੇ 10,000 ਏਜੰਟ

ਹਰ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕੰਮ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਔਜ਼ਾਰ, ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ. ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ)ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਰਿਸਰਚ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਏਜੰਟ ਉਸ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਨਿਪੁੰਨ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿੰਨਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਉੰਨੀਆਂ ਹੀ ਸੁਧਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ.

ਇਸੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ. ਇਹ OpenAI ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਪਛਾਣਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ’ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਨਕਲੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਟੀਮ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ’ਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ.

Codex, GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol ਅਤੇ GPT‑6.1 Sol ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬਦੌਲਤ ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ 36–48 ਘੰਟੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪੜਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਵੇਲੇ 10,000 ਏਜੰਟ ਚਲਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਕੰਪਨੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜ-ਵਾਤਾਵਰਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਣ ਲਈ ਡੇਬ੍ਰੇਕ ਵੀ ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਿੱਤ ਦਾ ਖੇਤਰ ਚੁਣਿਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਣ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਪੈਮਾਨਾ ਹੈ. ਇਹ ਖੇਤਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਉਂਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਮਾਹੌਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਟੀਮ ਖੋਜ ਦੇ ਕਾਰਜ-ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ Codex ਵਰਤਦੀ ਹੈ.

ਇੱਕ ਵਾਰ ਟੀਮ ਨੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ GPT ਮਾਡਲ, GPT‑5.6, ਨਾਲ Codex ਵਰਤ ਕੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਕ੍ਰਮਾਂ—ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ—ਦਾ ਸਮਾਂ-ਮੋਹਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ-ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ.

Codex ਨੇ ਕੰਮ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਲੱਭੀ: ਅਮਰੀਕੀ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦੇ ਆਰਡਰ-ਪੱਧਰੀ ਡਾਟੇ ’ਤੇ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਪਿਛੋਕੜ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਘੰਟੇ ਲੱਗਦੇ ਸਨ. ਉਡੀਕ ਦੌਰਾਨ ਏਜੰਟ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁੱਛਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਸਨ ਕਿ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਇਸ ਨਾਲ ਟੋਕਨ ਬਰਬਾਦ ਹੁੰਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਸਥਿਤੀ ਦੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਭਰ ਜਾਂਦਾ ਸੀ.

ਪਿਛੋਕੜ ਜਾਂਚ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਉਸ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਡਾਟੇ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ Codex ਨੇ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਮੈਮਰੀ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸੰਘਣੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਲੱਭੀ. ਇਸ ਨੇ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਅਸਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ. ਇਸ ਨਾਲ ਪਿਛੋਕੜ ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ 3 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ ਲਗਭਗ 3 ਤੋਂ 5 ਮਿੰਟ ਰਹਿ ਗਿਆ. ਇਸ ਨਾਲ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘਟੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਟੋਕਨ ਬਜਟ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਬਚ ਗਿਆ.

ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਔਜ਼ਾਰ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਵਾਤਾਵਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਲਈ ਟੀਮ ਡੌਕਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ Codex ਦਾ ਮੂਲ ਜਾਂਚ-ਢਾਂਚਾ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਡਾਟਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਜੀਪੀਯੂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮੌਡਿਊਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol ਅਤੇ GPT‑6.1 Sol ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ Codex ਦਾ ਜਾਂਚ-ਢਾਂਚਾ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ, ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ, ਉਦੇਸ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ, ਉਪ-ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ ਔਜ਼ਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੁਕ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ, GPT‑6 Sol ਜਾਂ GPT‑6.1 Sol ਨਾਲ ਚੱਲਦੇ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਜਾਂਚ-ਢਾਂਚੇ ਅੰਦਰ Codex ਨੂੰ ਉਪ-ਏਜੰਟ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੀ ਹੈ. ਕੰਮ ਅਧੂਰਾ ਰਹਿ ਜਾਣ ’ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਜਾਂਚ-ਢਾਂਚਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਪਰਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕੰਮ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਭੇਜਣਾ ਹੈ.

ਉਸ ਖੋਜ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਹ ਪੁਰਾਣੇ ਡਾਟੇ ’ਤੇ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਪਰਖਦੇ ਹਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸੁਧਾਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੈ ਜਾਂ ਮਹਿਜ਼ ਇਤਫ਼ਾਕੀ ਉਤਾਰ-ਚੜ੍ਹਾਅ, ਅਤੇ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਅਗਲਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚੁਣਦੇ ਹਨ. ਐਡਮ ਮੁਤਾਬਕ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ.

ਐਡਮ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ GPT‑5.5 ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਵੱਲੋਂ ਦੱਸੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ. GPT‑5.5 ਅਤੇ GPT‑5.6 ਦੇ ਆਉਣ ਨਾਲ Codex ਦੇ ਜਾਂਚ-ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲੱਗੇ. ਹੁਣ GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol ਅਤੇ GPT‑6.1 Sol ਨਾਲ ਏਜੰਟ ਉਪ-ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਸੈਂਕੜੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇੱਕੋ ਵੇਲੇ ਚਲਾ ਕੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਇਸ ਤਰੱਕੀ ਨੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵੱਲ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਟੀਮ ਨੇ ਸੋਚਿਆ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ GPT‑6.1 Sol ਨੇ ਇੱਕ ਐਕਸਚੇਂਜ ’ਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ’ਤੇ ਨਾ ਦਿਖਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੌਦਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਛਾਣਿਆ. ਉੱਥੇ ਕੁੱਲ ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੌਦਿਆਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਉਮੀਦ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸੀ. ਐਡਮ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਨਤੀਜਾ ਸੀ ਜੋ ਸਹਿਜੇ ਨਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ.”

ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਮਸ਼ੀਨੀ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਖੋਜ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੀਆਂ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ’ਤੇ ਪਰਖਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੌਰਾਨ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲੱਭਣ, ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਪੜਤਾਲ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ GPT‑6 Luna ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.

ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ-ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਸਕੋਰਬੋਰਡ ਸੇਵਾ ਵੱਲੋਂ ਦਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਲੱਗਦੀ ਦੇਰੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਮਾਪਣ ਲਈ ਟੀਮ ਇੱਕੋ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ’ਤੇ ਮਾਹਰ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਹੱਲ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦੇ ਔਸਤ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਹੱਲ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦੇ ਔਸਤ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਭਾਗ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਹੀ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ. ਐਡਮ ਮੁਤਾਬਕ, GPT‑6 Astra ਨੇ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ.

ਖ਼ਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਟੀਮ GPT‑5.6 Terra ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਮਾਡਲ ਵਰਤਦੀ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਬੰਧੀ ਖ਼ਾਸ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਲਈ ਐਡਮ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਵਾਸਤੇ ਵੱਧ ਖ਼ਰਚ ਕਰਨਾ ਵਾਜਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਿੱਤ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਕੇਤ ਲੱਭਣ ਦੀ ਕੀਮਤ ਬੇਹੱਦ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.”

10,000 ਏਜੰਟ ਖ਼ੁਦਮੁਖ਼ਤਿਆਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਵਾਤਾਵਰਨਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ’ਤੇ ਜਾਂਚਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਟੀਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਡੇਬ੍ਰੇਕ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੰਚ ਵਰਤਦੀ ਹੈ.

ਇਨ੍ਹਾਂ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਤੋੜ ਕੇ ਬਾਹਰਲੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਐਡਮ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਡੇਬ੍ਰੇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਖ਼ੁਦ ਏਜੰਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੰਨ੍ਹ ਲਾਉਣ ਦੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਕਰਵਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪਰਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.”

ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਦਾ ਟੀਚਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਈ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਮਾਲ ਦੀ ਘਾਟ ਜਾਂ ਸਪਲਾਇਰ ਵੱਲੋਂ ਦੇਰੀ ਹੋਣ ’ਤੇ ਸਪਲਾਈ ਲੜੀ ਬਾਰੇ ਬਿਹਤਰ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮ ਲਈ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਵੱਡੇ ਕੋਡ-ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਲੱਭਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ’ਤੇ ਬਹੁਤ ਨਿਰਭਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਪਛਾਣਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਵਾਅਦੇ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਕਿੱਥੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ.

GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol ਅਤੇ GPT‑6.1 Sol ਦੀਆਂ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਥਰਡ ਮੋਮੈਂਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਤਾਲਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਲੱਖਾਂ ਉਪ-ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ. ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ’ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਦਰਜਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀਆਂ ਲੜੀਆਂ ਲਈ ਖਰਬਾਂ ਟੋਕਨ ਵਰਤਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਆਉਣ ’ਤੇ ਉਸ ਖੋਜ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਖ਼ੁਦਮੁਖ਼ਤਿਆਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ.

ਐਡਮ ਲਈ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸੇਧ ਦੇਣ ਦੀ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਵੇਗੀ: “ਲੋਕ ਆਪਣੀ ਮਿਹਨਤ ਦਾ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਅਸਰ ਪਾ ਸਕਣਗੇ. ਖ਼ੁਦ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਸਕਣਗੇ ਕਿ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੀ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ.”