VIB AI fait progresser l'intelligence mondiale basée sur les modèles pour les agents IA et l'exécution des flux de travail

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VIB AI, une société axée sur l'intelligence basée sur les modèles mondiaux, fait progresser une vaste orientation de produits et de recherche construite autour de systèmes d'IA alimentés par des modèles mondiaux, des agents de tâches intelligents et une intelligence décisionnelle en boucle fermée pour l'exécution de flux de travail dans le monde réel.

Alors que le marché de l'IA va au-delà des chatbots génériques, VIB AI se positionne autour de systèmes qui ne se contentent pas de traiter des données : ils comprennent le monde. La vision à long terme de l'entreprise est d'aider l'IA à évoluer du traitement des données vers la compréhension du monde, et de la compréhension du monde vers une action intelligente et contextuelle.

Une architecture à trois couches pour l'intelligence décisionnelle

Au cœur de l'approche de VIB AI se trouve une architecture de modèle mondial comprenant trois couches interconnectées : la couche de données, la couche de modèle mondial et la couche d'agent. Ensemble, ils forment un cadre complet pour l'intelligence décisionnelle, prenant en charge la transition des données vers la cognition, la compréhension des données vers le monde et la transformation des données vers le jugement et l'action.

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La couche de données est conçue pour prendre en charge une base de données mondiale grâce à une collaboration de données distribuées, une collecte multi-pays, des annotations multilingues, des données multimodales réelles et une construction multi-scénarios. Au cœur de la philosophie de VIB AI se trouve la conviction que la participation humaine améliore l'IA – que l'implication des humains dans la formation des modèles mondiaux soutient l'alignement cognitif, des ensembles de données logiques approfondis et une compréhension plus précise des réalités complexes.

La couche de modèle mondial est l'endroit où la perception devient compréhension. Cette couche est conçue pour aider l’IA à comprendre les relations, la structure, la causalité et les changements d’état, et à anticiper l’évolution des environnements complexes au fil du temps. En modélisant la dynamique du monde réel, la structure de la scène, la logique spatiale 3D et la causalité physique, VIB AI vise à aider les systèmes d'IA à reconstruire le monde physique et à générer des prédictions basées sur le contexte plutôt que des réponses adaptées à des modèles.

La couche agent transforme cette compréhension en jugement et en action. Les agents basés sur un modèle mondial à cette couche peuvent raisonner dans le contexte du flux de travail, planifier des stratégies en plusieurs étapes et s'exécuter dans des environnements réels, allant ainsi au-delà des réponses réactives vers une véritable intelligence décisionnelle. L'approche de VIB AI connecte le jugement intelligent, la génération de stratégie autonome, l'optimisation du chemin de décision et l'exécution réelle dans une boucle d'action unique et cohérente.

De la conversation à la conclusion : agents de tâches intelligentes VIB AI

Au centre de l'orientation produit de VIB AI se trouvent ses agents de tâches intelligents, conçus non pas pour la conversation, mais pour l'achèvement. Plutôt que de s'arrêter au chat, ces agents sont conçus pour passer des instructions aux résultats exécutés, fournissant ainsi des résultats traçables, fiables et mesurables sur des flux de travail réels.

Pour les propriétaires de flux de travail, VIB AI met l'accent sur la précision à chaque étape : précision du flux de travail, suivi de l'état, connaissance du contexte, limites des outils et enregistrements d'actions. Une couche de traçabilité dédiée crée des pistes de décision, des historiques d'actions et des journaux d'achèvement consultables, rendant l'activité des agents transparente, inspectable et améliorable en permanence au fil du temps.

VIB AI met également en avant l’autonomie limitée comme principe clé pour une IA prévisible, une IA contrôlable, des agents d’IA fiables et des agents d’IA fiables. Grâce à l'examen humain, à l'approbation humaine, à l'escalade et à une couche d'étalonnage, les agents de tâches intelligents peuvent mieux gérer les cas extrêmes, les instructions ambiguës, les sorties d'outils contradictoires, la classification des échecs et la qualité de l'escalade. La boucle d'évaluation et la boucle d'évaluation globale de l'entreprise visent à améliorer le taux d'achèvement, le taux d'erreur, la qualité d'exécution et les résultats opérationnels au fil du temps.

Cette approche en boucle fermée est basée sur une boucle utilisation-données-modèle-agent : l'utilisation génère des données, les données améliorent les modèles mondiaux, des modèles mondiaux plus forts permettent des agents plus forts et des agents plus forts génèrent plus d'utilisation. VIB AI considère cela comme la base d'un système de modèle mondial et d'un système d'IA auto-évolutifs, où la collaboration homme-IA et les boucles d'étalonnage mondiales aident à façonner les agents intelligents.

Le cadre d'IA agentique de VIB AI comprend une couche de modèle mondial, une couche d'action, une couche d'évaluation, une couche de traçabilité et une couche bac à sable. La couche sandbox prend en charge l'exécution en bac à sable, la prise en charge des tâches en bac à sable et une structure d'agent axée sur le bac à sable pour les flux de travail sensibles ou en plusieurs étapes. Ceci est particulièrement pertinent pour l'exécution du flux de travail Web3, les flux de travail de recherche cryptographique, les flux de travail de portefeuille, l'examen du portefeuille, l'examen de la liste de surveillance, les notes de recherche de jetons, les listes de contrôle d'échange, les listes de contrôle de pont, les listes de contrôle de jalonnement et les listes de contrôle de gouvernance.

Au-delà de Web3, les agents de tâches intelligentes VIB AI sont conçus pour les workflows de style analyste, les workflows d'utilisation informatique, les agents IA pour les analystes, les agents IA pour les équipes de recherche, les agents IA des travailleurs du savoir, les workflows d'intelligence de marché, les workflows en plusieurs étapes, les workflows de recherche en plusieurs étapes, la création de mémos de recherche, la vérification des sources, la mise à jour des hypothèses, les workflows des tableaux de bord et les workflows de l'interface Web.

L'entreprise estime que la prochaine génération d'entreprises modèles mondiales ne sera pas définie uniquement par des chatbots génériques, mais par une IA utile sur le plan opérationnel qui comprend les environnements, comprend le monde, prend en charge le jugement du monde réel et aide les utilisateurs à passer de la compréhension à l'action. Dans ce cadre, l’action souveraine signifie que les utilisateurs gardent le contrôle des décisions à fort impact tandis que les systèmes d’IA fournissent une IA d’aide à la décision, des agents en boucle fermée et une intelligence décisionnelle en boucle fermée.

VIB AI continuera à développer des renseignements basés sur des modèles mondiaux, des systèmes de données multimodaux du monde réel, des concepts de réseaux de quêtes mondiaux, des méthodes de réseau de collaboration mondiale et des cadres d'agents de modèles mondiaux qui aident l'IA à comprendre le monde, à capturer les dynamiques du monde réel et à soutenir le jugement et l'action des agents.

À propos de VIB AI

VIB AI développe une intelligence mondiale basée sur un modèle pour aider les systèmes d'IA à mieux comprendre le contexte, à raisonner à travers les tâches et à passer du jugement à l'action. Disponible sur vibai.com, VIB AI se concentre sur les modèles mondiaux, la cognition des données, les agents de tâches intelligents et l'exécution de flux de travail, permettant à des agents d'IA plus fiables de suivre l'exécution des tâches et de prendre des décisions éclairées.

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