Third Moment Research: mawakala 10,000 kwa saa 36+

Kila kampuni ina taratibu zake za kazi, zana, hali za kipekee na vigezo vya mafanikio. ⁠(fungua katika dirisha jipya)Third Moment Research⁠(fungua katika dirisha jipya) inaamini kwamba mawakala bora wanapaswa kuwa hodari sana katika kazi hizo mahususi, na uwezo wao unapaswa kuboreka kadiri wanavyotumiwa.

Kwa kuzingatia wazo hilo, kampuni inaunda mfumo wa AI unaojiboresha. Inatumia miundo ya hivi karibuni ya OpenAI kuelewa tabia za mawakala, kubaini udhaifu unaojirudia na kuzalisha kiotomatiki maelfu ya hali za kuigwa zinazohusu matatizo hayo. Timu hutumia hali hizo kuwaboresha mawakala, ikirudia mchakato huo matatizo mapya yanapojitokeza.

Codex, GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol na GPT‑6.1 Sol zinawezesha kazi za utafiti na ukokotoaji za mfumo huo. Hii inaiwezesha Third Moment kuendesha mawakala 10,000 kwa wakati mmoja katika uchunguzi unaochukua saa 36–48. Kampuni pia hutumia Daybreak kupima usalama wa mazingira ambamo mawakala hufanya kazi.

Mojawapo ya matumizi ya awali ya Third Moment ni katika uchanganuzi wa kifedha kwa mbinu za kihesabu, kwa kuwa mafanikio katika nyanja hiyo yana kipimo wazi. Nyanja hii inatoa mazingira halisi ya kuchunguza jinsi mawakala wanavyofanya kazi na wanakopata ugumu. Timu hutumia Codex kutafuta na kutatua matatizo katika mazingira ya utafiti.

Wakati mmoja, ilitumia Codex pamoja na GPT‑5.6, muundo wa hivi karibuni zaidi wa GPT wakati huo, kuchanganua maelfu ya mifululizo ya hatua zilizorekodiwa katika uigaji (vitendo vya mawakala na miitikio ya mazingira), pamoja na mihuri ya muda na msimbo mzima wa mfumo.

Codex iligundua chanzo cha ucheleweshaji: kupima mkakati wa biashara ya hisa kwa kutumia data za mwaka mmoja za oda za hisa za Marekani kulichukua saa kadhaa. Walipokuwa wakisubiri, mawakala waliuliza mara kwa mara kama kazi imekamilika, wakipoteza tokeni na kujaza muktadha wao kwa ukaguzi wa hali ya kazi.

Baada ya kuchunguza utendaji wa jaribio hilo la data za zamani na kuchanganua data zinazoingizwa na jinsi linavyotumiwa, Codex ilibaini njia ya kuboresha uhifadhi wa muda na mbinu ya kupangilia data ili kutumia nafasi ndogo ya kumbukumbu. Ilijaribu suluhisho mbalimbali na kutekeleza marekebisho katika mfumo unaotumika, ikipunguza muda wa jaribio hilo kutoka takriban saa 3 hadi takriban dakika 3 hadi 5. Hii ilipunguza matumizi ya tokeni na taarifa zisizo muhimu katika muktadha, na kuacha tokeni nyingi zaidi katika mgao wa mawakala kwa majaribio mengine.

Third Moment humpa kila wakala zana, taarifa na mazingira anayohitaji kwa kazi mahususi. Kwa utafiti wa kihesabu, timu huendesha mazingira ya uendeshaji ya chaguomsingi ya Codex ndani ya mazingira yaliyowekwa kwenye Docker. Mawakala hupokea terabaiti moja ya data, nyaraka za maelekezo na uhifadhi wa utafiti wenye moduli za kuandaa sifa za data, kufundisha miundo kwa usaidizi wa GPU, mikakati ya biashara ya hisa na uigaji.

GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol na GPT‑6.1 Sol hutoa uwezo wa uwazaji, huku mazingira ya uendeshaji ya Codex yakiwapa mawakala zana za kutenda, kuunda mipango, kuweka malengo, kuanzisha mawakala wasaidizi na kufupisha muktadha kadiri kazi inavyoendelea.

Ili kushughulikia mawakala wanaosimama kabla ya kukamilisha kazi, Third Moment hutumia Codex kama wakala msaidizi ndani ya mazingira ya uendeshaji ya nje yanayoendeshwa na GPT‑6 Sol au GPT‑6.1 Sol. Mazingira ya uendeshaji ya nje huchunguza mfululizo wa hatua wakati kazi haijakamilika na kuamua kama kujaribu tena, kusitisha kazi au kuipeleka kwa binadamu aikague.

Katika mazingira hayo ya utafiti, mawakala hufanya kazi ya kuboresha mfumo wa msingi wa biashara ya hisa ulioundwa na wahandisi wa Third Moment. Hujaribu mikakati ya biashara ya hisa kwa kutumia data za zamani, hutathmini kama uboreshaji una maana au ni mabadiliko ya nasibu tu, na hutumia kila matokeo kuchagua jaribio linalofuata. Kulingana na Adam, kazi yao imeboresha mfumo huo wa msingi wa biashara ya hisa.

Adam anasema kwamba kabla ya GPT‑5.5, miundo iliweza kutekeleza tu majaribio yaliyoagizwa na mtumiaji. Kwa GPT‑5.5 na GPT‑5.6, miundo iliyofanya kazi katika mazingira ya uendeshaji ya Codex iliweza kutumia matokeo kubuni majaribio ya kufuatilia. Sasa, kwa GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol na GPT‑6.1 Sol, mawakala wanaweza kuchunguza chanzo halisi cha matatizo kupitia mamia ya majaribio yanayoendeshwa sambamba kwa usaidizi wa mawakala wasaidizi.

Maendeleo hayo yamesaidia mawakala kuchunguza mielekeo ya utafiti ambayo timu haikuwa imetarajia. Katika kipindi kimoja, GPT‑6.1 Sol ilibaini athari za miamala isiyoonyeshwa hadharani kwenye soko la hisa ambako miamala hiyo ilichangia sehemu kubwa ya kiasi cha biashara kuliko ilivyotarajiwa. “Haya yalikuwa matokeo yasiyokuwa dhahiri ambayo timu yetu ya utafiti haikuwa imeyafikiria mwanzoni,” anasema Adam.

Third Moment hutathmini miundo katika uboreshaji wa utendaji, mifumo ya ujifunzaji wa mashine na utafiti wa kihesabu. Hujaribu matoleo ya mpaka kwa mipangilio yao ya juu zaidi ya uwazaji, ikitathmini uwezo wao wa kuchunguza uhifadhi, kuandika msimbo wenye ufanisi na kuendeleza uchunguzi. Majaribio ya sasa pia yanajumuisha GPT‑6 Luna.

Jaribio moja la kulinganisha utendaji huwaomba mawakala wapunguze ucheleweshaji wa masasisho ya huduma ya kuonyesha alama moja kwa moja, bila kubadilisha matokeo inayotoa. Timu hupima ongezeko la kasi kwa kugawanya wastani wa muda wa utekelezaji wa suluhisho lililoundwa na mtaalamu kwa ule wa suluhisho la muundo kwenye maunzi yale yale, kwa sharti kwamba matokeo ni sahihi. Kulingana na Adam, GPT‑6 Astra ilitoa ongezeko kubwa zaidi la kasi.

Kwa kazi zinazolenga jambo mahususi, zikiwemo ukaguzi wa udhaifu fulani wa usalama katika mfumo wa uigaji, timu hutumia miundo yenye ufanisi zaidi kama GPT‑5.6 Terra. Kwa utafiti wa kina, Adam anaamini kuwa uwazaji wenye uwezo zaidi unaweza kustahili gharama kubwa zaidi: “Katika uchanganuzi wa kifedha kwa mbinu za kihesabu, kugundua ishara yenye manufaa kuna thamani kubwa sana.”

Kwa kuwa na mawakala 10,000 wanaofanya kazi bila usimamizi wa binadamu, Third Moment inahitaji njia ya kupima usalama wa mazingira yake ya utafiti kwa kiwango kikubwa. Timu hutumia jukwaa la usalama wa mtandao la Daybreak kuendesha majaribio hayo kiotomatiki kabla ya kuanza uigaji.

Majaribio hayo hukagua kama wakala anaweza kuvuka mipaka ya mazingira yake ya utafiti na kufikia mtandao mpana zaidi. “Kwa kutumia Daybreak, tunaweza kuwawezesha mawakala wenyewe kufanya majaribio ya uvamizi kwenye uigaji na kupima miundombinu na usalama wake,” anasema Adam.

Maono ya Third Moment yanafikia pia kazi maalumu ambazo kampuni hufanya kila siku. Kwa muuzaji wa rejareja, hilo linaweza kumaanisha kufanya maamuzi bora kuhusu mnyororo wa ugavi wakati bidhaa zimepungua au msambazaji amechelewa. Kwa timu ya uhandisi, linaweza kumaanisha kubaini vikwazo vya utendaji katika mkusanyiko mkubwa wa msimbo. Kwa biashara inayotumia nyaraka nyingi, linaweza kumaanisha kubaini pale ahadi zilizowekwa katika hati moja hazilingani na matokeo yaliyorekodiwa katika nyingine.

Kwa kutegemea uwezo wa uwazaji wa GPT‑6 Astra, GPT‑6 Sol na GPT‑6.1 Sol, Third Moment inapanga kupanuka kutoka uchunguzi unaofanywa mmoja mmoja hadi mamia ya maelfu ya mawakala wasaidizi wanaoshirikiana. Mpango wake unahusisha trilioni za tokeni za kuendesha minyororo ya majaribio kadhaa yanayotegemeana, kwa lengo la kutumia utafiti huo kuboresha mawakala bila usimamizi wa binadamu changamoto mpya zinapojitokeza.

Kwa Adam, hili lingewapa watu uwezo zaidi wa kuamua jinsi mawakala wanavyojifunza na kufanya kazi: “Binadamu wanaweza kuwa katika nafasi ya kuleta matokeo makubwa zaidi, ambapo wanaweza kufikiria jinsi ya kufanya utafiti na kuboresha utafiti wenyewe badala ya kuufanya wao wenyewe.”