Программная оболочка NVIDIA увеличила логическую точность нейросети Opus 5 с 30 до 100%

Инженеры корпорации NVIDIA повысили эффективность базовой языковой модели более чем в три раза за счет интеграции внешней программной надстройки. Детали работы автономного агента AVO опубликовал портал Wccftech. Тестирование на базе публичного дата-сета ARC-AGI-3 завершилось безошибочным решением 183 логических головоломок.

В качестве базового интеллекта исследователи использовали нейросеть Claude Opus 5 от компании Anthropic. Самостоятельно этот алгоритм справлялся лишь с 30 процентами задач бенчмарка. Интеграция оболочки AVO наделила систему функциями долгосрочной памяти, фильтрации ошибок и структурирования промптов. Агент выстроил цикл самокоррекции и прошел 25 публичных игр без предварительных инструкций, затратив 6624 действия. Показатель эффективности превысил результаты конкурирующей системы VISTA на 12 процентов.

Изначально архитектура AVO создавалась для профильной оптимизации графических ядер CUDA. Во время тестирования агент автономно работал семь дней, проанализировал 500 направлений кода и обошел алгоритм FlashAttention-4 по скорости на 10,5 процента. Позднее разработчики переключили систему с узких инженерных задач на визуальные интерактивные головоломки без изменения базовой логики программного каркаса.

Технические ограничения платформы ARC-AGI-3 блокируют проверку сторонних агентов на скрытых приватных массивах данных. Способность оболочки AVO справляться с неизвестным пространством состояний без риска переобучения остается недоказанной до проведения закрытых этапов тестирования.

Источник: Wccftech