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We're thrilled to unveil the first fully decentralized autonomous agent blueprint on AO! AOで初の完全分散型自律エージェントの設計図を発表できることにわくわくしています Start crafting your own agent and tailor custom buy strategies today: Learn how to construct Agents on AO with our in-depth research. Join us in redefining what's possible in decentralized finance: Interested in going further?... show more
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9 Kommentare
Autonomous Financevor 2 Jahren
Thanks for making it possible @rakis_me
aovor 2 Jahren
🤖🤖🤖
Autonomous Financevor 2 Jahren
🚗🤖
Based Yann LeCunvor 2 Jahren
Dev, where is the leverage button?
Autonomous Financevor 2 Jahren
👀
outprog.ar 🐘vor 2 Jahren
🤖 no longer stands for MEV, a major shift in blockchain DeFi.
Autonomous Financevor 2 Jahren
🚗🤖
Sai Kranthivor 2 Jahren
This is so cool 🤌🏻💯
Autonomous Financevor 2 Jahren
🙏
![Microsoftが自ら研究を行う科学エージェント「Microsoft Discovery」を発表。 AIエージェントたちは「人類に未知の」素材をわずか数時間で導き出し、チームはそれを実際にラボで合成した。 --- 動画の書き起こしの翻訳↓ [サティア・ナデラ] 締めくくりとして話したいドメインがもう1つあります。それは科学です。今後数年で起こる最もエキサイティングなことの1つは、科学プロセス自体に真のブレークスルーが起こり、新しい素材、新しい化合物、新しい分子を作成する能力が本当に加速することだと思います。だからこそ、今日話したスタック全体をまとめて、科学と科学ワークフロー、科学プロセスに適用しようと言っているのです。それが、本日発表するMicrosoft Discoveryに対する私たちの野心です。Microsoft、ええ。ソフトウェア開発者向けのGitHub、ナレッジワークとビジネスプロセス向けのMicrosoft 365とCopilotとCopilot Studioを考えると、Microsoft Discoveryは科学向けです。これは非常に強力なグラフベースの知識エンジン、グラフRAG上に構築されています。そして、単に事実を取得するだけでなく、これが重要なことですが、科学ドメインの微妙な知識を理解しています。公開ドメインだけでなく、バイオ医薬品会社であれば自社のデータからもです。DiscoveryはFoundry上に構築されており、推論（Reasoning）だけでなく研究自体を行うために高度に専門化された高度なエージェントをもたらします。本当に静的なパイプラインの代わりに、これらのエージェントは継続的な反復サイクルで協力し、候補を生成し、それらをシミュレートし、結果から学習します。つまり、あのCopilotエージェントやコーディングエージェントのように考えてみてください。これはサイエンスエージェントです。ジョンにこれをすべて実際に見せてもらいましょう。ジョン。 [ジョン] ありがとう、サティア。私はジョン、サイエンスプラットフォームの化学製品担当です。今日は、エージェントチームを率いて、浸漬冷却材の発見をする方法をお見せします。これらはデータセンターの冷却に関する興味深い研究分野です。残念ながら、そのほとんどはPFAS、つまり環境に有害な永遠の化学物質に基づいています。では、どうすればより良い冷却材を発見できるでしょうか？知識に基づく推論（Reasoning）、仮説生成、実験実行の3つのステップを反復ループでご紹介します。始めましょう。最初のステップは調査です。このトピックに関する最新の知識を把握したいので、まず冷却材とその特性について尋ねることから始めます。「教えてください。最初の候補を特定してください。」プラットフォームは、公開情報源と信頼できる社内調査の両方で、科学的知識に基づいて推論（Reasoning）するエージェントのネットワークを使用します。舞台裏では、ナレッジグラフを使用して、LLMだけでは得られない、点と点を結びつけるのに苦労する可能性のある、より深い洞察とより正確な回答を提供します。このプロセスには数分かかります。先に進みましょう。ここに表示されているのは、左側に概要、右側に冷却材研究の最先端を網羅した包括的なレポートで、信頼できる研究の引用へのリンクが随所にあります。これで、これらの調査結果を検証し、必要に応じて反復してから次に進むことができます。しかし、今日の目標は知識に基づいて推論（Reasoning）するだけではありません。私たちは実際の冷却材を発見したいのです。そこで、ステップ2、仮説生成に進む必要があります。そこで、この調査に基づいて、私の調査に固有の計画を依頼します。例えば、特定の沸点と、電子機器を壊さない誘電性の概念をターゲットにすべきであることを知っています。それを提出します。現在、私のエージェントチームは適切なワークフローを構築するために作業しています。ご覧のとおり、私は使用するメソッドを指定したり、コードを書いたりしていません。Microsoft Discoveryがすべて処理してくれます。エージェントは、Microsoftのツールやモデルを使用したり、オープンソースやサードパーティのソリューションを統合したり、あるいは自分の組織のソリューションを統合したりできます。そして、私はいつでもこの計画を調整でき、追加のステップを追加したり、基準を変更したりできるので、常に管理下にあります。そして、ここを見ると、エージェントが返した計画を見ることができます。これは、ここで生成化学ステップから始まります。ここでは、私の基準を満たす可能性が高い何百万もの新規候補を作成します。次に、AIモデルを使用してこれらを迅速にスクリーニングします。最後に、調査結果の検証のためにHPCシミュレーションを使用します。そして、これを見ると、この計画は気に入りました。良いアプローチのようです。それでは、実行しましょう。そこにある[Proceed]をクリックします。これで、ステップ3、実験に入ります。Microsoft Discoveryはこの完全な計画を実行し、Azureで最適なHPCリソースを選択して管理します。将来的には、量子コンピューティングの進歩も統合する予定です。ここで、ディスカバリーエージェントがリアルタイムで連携し、これらすべての集中的な計算を推進しているのがわかります。従来の方法では、候補の最終リストを作成するのに数ヶ月または数年かかる試行錯誤が必要でした。Microsoft Discoveryは、その時間を数日、あるいは数時間に短縮できます。それでは、プロセスの最終結果をお見せしましょう。これらは、Microsoft DiscoveryがPFASフリーの浸漬冷却材として特定した候補のセットです。これで、これらの結果を分析して、ラボに向かう準備ができたか、あるいは別のイテレーションを実行する必要があるかを判断できます。そして、これらのいくつかをちょっと見てみると、確かに、ええ、沸点は私の期待通りであり、誘電率は素晴らしいです。ですから、これは非常に有望です。しかし、皆さんが何を疑問に思っているかはわかっています。実際に発見したのでしょうか？さて、これは単なるデモではありません。私たちは本当にこれをやりました。最も有望な候補の1つを取り上げて合成しました。新しい物質、人間に未知の物質をこのステージに持ち込むことは許されませんでした。しかし、ラボからのこのビデオがあります。そこで私の冷却材が見えます。そして、標準的なPCをその中に入れました。そして、Forza Motorsportを実行していて、ファンなしで温度を安定させています。文字通り非常にクールです。私たちは、永遠の化学物質に依存しない浸漬冷却材の有望な候補を見つけました。Microsoft Discoveryを分野横断的に使用して、新しい治療法、新しい半導体、または新しい材料を設計することを想像してみてください。それは私たちのために機能しました。次の大きなブレークスルーは、あなたが発見するものです。ありがとうございました。素晴らしいビルドをお過ごしください。](https://image.24vids.com/tw-1924732349331407137/amplify_video_thumb/1924732144762683392/img/C1YqEPHDpMGkmSYy.jpg)
