天橋脳科学研究院、長期AIメモリ向けOMNEフレームワークがGAIAリーダーボードでトップの座を獲得

レッドウッド・シティ（カリフォルニア州）、2024年10月30日/PRNewswire/--天橋脳科学研究院（英文略称TCCI）の内部AIチームは、脳と記憶に関する深い知識を活用し、独自開発のOMNEマルチエージェントフレームワークがメタAI（Meta AI）、ハギングフェイス（Hugging Face）、およびハギングフェイス（Hugging Face）のAutoGPTが共同で立ち上げたGAIA（一般AIアシスタント）ベンチマークリーダーボード（https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard）で一位を獲得し、人工知能における大きなブレークスルーを達成しました。OMNEは、マイクロソフトリサーチ（Microsoft Research）を含む世界有数の機関のフレームワークよりも優れた成果を示しています。これは、TCCIの長年にわたる脳研究によるものであり、エージェントに長期記憶（LTM）機能により、フレームワークがより深くゆっくりとした思考に関与し、複雑な問題解決における大規模言語モデル（LLM）の意思決定能力が強化さます。

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TCCIの創設者である元中国テック大手の陳天橋氏が昨年「オールインAI（All in AI）戦略」を発表して以来、このマイルストーンは、TCCIのAIチームにとって大きな実績となります。

OMNEの現在の全体的な成功率は40.53%で、メタ社、マイクロソフト、ハギングフェイス、プリンストン大学、香港大学、英国AI安全研究所、百川などの機関の成果を上回っています。一方、プラグインを備えたGPT-4の成功率はわずか15%でした。

GAIAは、マルチエージェントインテリジェンスにとって最も要求の厳しいデータセットの1つです。リーダーボードにトップとして載せられていることは、TCCIのAI専門知識の深さと、イノベーションの境界を押し広げる能力が示されています。

OMNEは、長期記憶（LTM）に基づくマルチエージェントコラボレーションフレームワークです。各エージェントは同じ独立したシステム構造を持ち、完全な世界モデルを自律的に学習し理解し、環境を独立に理解できます。LTMに基づくマルチエージェントコラボレーションシステムにより、AIシステムがリアルタイムで個人の行動変化に適応し、タスクの計画と実行を最適化し、パーソナライズされた効率的な自己進化を促進できます。