概要Coral Protocolのマルチエージェントシステムは、GAIAベンチマークでMicrosoft支援のMagnetic-UIを34%上回り、より小さなモデルのインテリジェントなオーケストレーションが従来の大規模AIアプローチに匹敵するか、それを上回ることを示しました。コラールプロトコルは、共同AIのための分散型インフラストラクチャに関して、同社のマルチエージェントシステムがGAIAベンチマークでマイクロソフトサポートのマグネティックUIを34%上回ったと報告しました。この前例のない結果は、モデルパラメータを拡張するよりも、水平スケーリングがより効果的なアプローチを提供する可能性があることを示唆しています。プロトコルのシステムは、モデルサイズの増加にのみ焦点を当てるのではなく、複数のエージェント間でのインテリジェントなオーケストレーションを活用しています。このパフォーマンスは、ミニエージェントを使用したGAIAベンチマークでの最高の確認スコアを記録し、NVIDIAの主張を支持しています。つまり、適切に調整された小型モデルがAIの未来において重要な役割を果たす可能性があるということです。コーラルの開発者によると、その結果は、システムの力の純粋な増加ではなく、AIのスケーラビリティへのアプローチにおける概念的なシフトを反映しています。オープンプロトコルとして、Coralは中央集権的な一般モデルに依存するのではなく、世界中の専門エージェント間の調整を可能にすることでAI能力の拡張を促進します。そのアーキテクチャは、エージェント間の並行かつ安全なインタラクションを可能にし、高度な推論、計画、問題解決を必要とするタスクにおいて、あらゆるサイズの言語モデルの機能を向上させます。「このブレークスルーはAIインフラストラクチャにおける転機を示しています」とコーラルのCTOカエルム・フォーダーは書面で声明を発表しました。「これは、水平スケーリングが可能であるだけでなく、実用的であるという証明です。そしてコーラルはそれを行う最も効果的な方法です。エージェントのインターネットは今や現実のものとなっています。もしあなたがエージェント開発者なら、コーラルイズしてください。もしあなたがアプリケーション開発者なら、私たちのインフラストラクチャを使ってより良いものをより少ないコストで構築してください」と彼は付け加えました。## コーラルトップス GAIA ベンチマーク、小型モデルの先進的エージェントシステムにおける力を検証高度なエージェントシステムを開発する競争が激化する中、タスクの複雑さの増大を管理するためにモデルを拡張することに焦点が当てられ続けています。コーラルの最近のパフォーマンスは、この支配的なアプローチに挑戦しており、NVIDIAの最近の研究の結果とも一致して、小型システムが速度、安全性、効率を損なうことなく高いパフォーマンスを発揮できることを示唆しています。GAIAベンチマークは、先進的なAIの包括的な評価スイートであり、システムが通常、人間の専門家からかなりの時間とスキルを必要とする実際のタスクをどのように処理するかを評価するように設計されています。研究、分析、推論能力をテストする450の複雑なプロンプトで構成されており、このベンチマークは汎用大規模言語モデル(LLM)エージェントの効果を評価するための重要な業界指標として機能します。CoralのGAIAエージェントシステムは、ベンチマークテストで使用され、Coralプロトコルに基づいており、CAMELのOWLのデザイン原則を取り入れています。これは、研究、分析、批評、計画、ウェブナビゲーションなどのさまざまなタスクを実行するための専門のエージェントを組み込み、すべてがCoralのMCPサーバーインフラストラクチャを通じて通信します。小規模モデルのGAIAベンチマークランキングをリードすることは、Coralがグラフベースの構造を介してAIシステムの機能を拡張する可能性を示しています。この結果は、高性能で軽量なエージェントが小規模モデルを使用して作成できることを示唆しており、より広範なデータ処理、スムーズなエコシステム統合、エージェント間コミュニケーションの向上を促進します。「エージェントシステムにおける小規模モデルの役割は、これまで過小評価されてきましたが、潮流は変わりつつあります」とケイラム・フォーダーは述べました。「私たちは、そのようなモデルが以前知られていた限界を超えてスケールアップし、既存の競合に勝ることができることを証明しました。私は、エージェントAIの未来において中央な役割を果たすと確信しています」と彼は結論付けました。
コーラルプロトコルは、AIミニモデルのトップGAIAベンチマークでマイクロソフトを34%上回っています。
概要
Coral Protocolのマルチエージェントシステムは、GAIAベンチマークでMicrosoft支援のMagnetic-UIを34%上回り、より小さなモデルのインテリジェントなオーケストレーションが従来の大規模AIアプローチに匹敵するか、それを上回ることを示しました。
コラールプロトコルは、共同AIのための分散型インフラストラクチャに関して、同社のマルチエージェントシステムがGAIAベンチマークでマイクロソフトサポートのマグネティックUIを34%上回ったと報告しました。この前例のない結果は、モデルパラメータを拡張するよりも、水平スケーリングがより効果的なアプローチを提供する可能性があることを示唆しています。プロトコルのシステムは、モデルサイズの増加にのみ焦点を当てるのではなく、複数のエージェント間でのインテリジェントなオーケストレーションを活用しています。
このパフォーマンスは、ミニエージェントを使用したGAIAベンチマークでの最高の確認スコアを記録し、NVIDIAの主張を支持しています。つまり、適切に調整された小型モデルがAIの未来において重要な役割を果たす可能性があるということです。コーラルの開発者によると、その結果は、システムの力の純粋な増加ではなく、AIのスケーラビリティへのアプローチにおける概念的なシフトを反映しています。
オープンプロトコルとして、Coralは中央集権的な一般モデルに依存するのではなく、世界中の専門エージェント間の調整を可能にすることでAI能力の拡張を促進します。そのアーキテクチャは、エージェント間の並行かつ安全なインタラクションを可能にし、高度な推論、計画、問題解決を必要とするタスクにおいて、あらゆるサイズの言語モデルの機能を向上させます。
「このブレークスルーはAIインフラストラクチャにおける転機を示しています」とコーラルのCTOカエルム・フォーダーは書面で声明を発表しました。「これは、水平スケーリングが可能であるだけでなく、実用的であるという証明です。そしてコーラルはそれを行う最も効果的な方法です。エージェントのインターネットは今や現実のものとなっています。もしあなたがエージェント開発者なら、コーラルイズしてください。もしあなたがアプリケーション開発者なら、私たちのインフラストラクチャを使ってより良いものをより少ないコストで構築してください」と彼は付け加えました。
コーラルトップス GAIA ベンチマーク、小型モデルの先進的エージェントシステムにおける力を検証
高度なエージェントシステムを開発する競争が激化する中、タスクの複雑さの増大を管理するためにモデルを拡張することに焦点が当てられ続けています。コーラルの最近のパフォーマンスは、この支配的なアプローチに挑戦しており、NVIDIAの最近の研究の結果とも一致して、小型システムが速度、安全性、効率を損なうことなく高いパフォーマンスを発揮できることを示唆しています。GAIAベンチマークは、先進的なAIの包括的な評価スイートであり、システムが通常、人間の専門家からかなりの時間とスキルを必要とする実際のタスクをどのように処理するかを評価するように設計されています。研究、分析、推論能力をテストする450の複雑なプロンプトで構成されており、このベンチマークは汎用大規模言語モデル(LLM)エージェントの効果を評価するための重要な業界指標として機能します。
CoralのGAIAエージェントシステムは、ベンチマークテストで使用され、Coralプロトコルに基づいており、CAMELのOWLのデザイン原則を取り入れています。これは、研究、分析、批評、計画、ウェブナビゲーションなどのさまざまなタスクを実行するための専門のエージェントを組み込み、すべてがCoralのMCPサーバーインフラストラクチャを通じて通信します。
小規模モデルのGAIAベンチマークランキングをリードすることは、Coralがグラフベースの構造を介してAIシステムの機能を拡張する可能性を示しています。この結果は、高性能で軽量なエージェントが小規模モデルを使用して作成できることを示唆しており、より広範なデータ処理、スムーズなエコシステム統合、エージェント間コミュニケーションの向上を促進します。
「エージェントシステムにおける小規模モデルの役割は、これまで過小評価されてきましたが、潮流は変わりつつあります」とケイラム・フォーダーは述べました。「私たちは、そのようなモデルが以前知られていた限界を超えてスケールアップし、既存の競合に勝ることができることを証明しました。私は、エージェントAIの未来において中央な役割を果たすと確信しています」と彼は結論付けました。