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Noam Brown afirma que agentes de IA resolvem problema do Milênio em 88 horas

2 fontesdesde 18 de setembro de 20262 artigos

O pesquisador da OpenAI, Noam Brown, declarou em podcast que um enxame de 10.000 agentes de IA consumiu 130 bilhões de tokens ao longo de 88 horas para resolver um Problema do Prêmio Milênio, o que equivaleria a um humano pensando por 4.000 anos. Brown também discutiu a comunicação entre agentes e alertou sobre os riscos de modelos mesmo em sistemas isolados.

Noam Brown afirma que agentes de IA resolvem problema do Milênio em 88 horasNoam Brown afirma que agentes de IA resolvem problema do Milênio em 88 horas

Resumo

  • Um enxame de 10.000 agentes de IA da OpenAI resolveu um Problema do Prêmio Milênio, gastando 130 bilhões de tokens em 88 horas.

    Demonstra o poder computacional e o avanço na capacidade de resolução de problemas complexos por sistemas de IA multiagente.

  • A abordagem da OpenAI para sistemas multiagentes difere da usual: agentes podem se comunicar livremente e aprender coordenação, em vez de uma estrutura rígida com coordenador central.

    Explica a inovação da OpenAI no desenvolvimento de agentes autônomos que colaboram de forma mais flexível.

Citações

  • “OpenAI researcher Noam Brown told Dwarkesh Patel that a swarm of 10,000 agents spent 130 billion tokens over 88 hours to solve a Millennium Prize Problem, an effort he equated to a single human thinking full-time for 4,000 years.”

    Demonstra o poder computacional e o avanço na capacidade de resolução de problemas complexos por sistemas de IA multiagente.

    — Noam Brown, Pesquisador da OpenAI · ver em StartupHub.ai ↗

  • “The interview centers on how that compute was parallelized. Brown, a foundational contributor to o1 and OpenAI's reasoning models now working on multi-agent systems, described the usual scaffolding others use, a coordinator that farms tasks to children who cannot talk to each other, and then explained OpenAI's opposite bet: minimal structure, primitive tools. Agents can message any other agent and the message is inserted into its context, they can fork context when spinning up sub-agents as in Astra and 5.6 Sol, and they learn coordination themselves.”

    Explica a inovação da OpenAI no desenvolvimento de agentes autônomos que colaboram de forma mais flexível.

    — Noam Brown, Pesquisador da OpenAI · ver em StartupHub.ai ↗

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