- Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet은 Twitch에서 Pokémon Red를 플레이하면서 테스트되었습니다.
- AI 모델은 추론과 의사결정 측면에서 상당한 진전을 보였습니다.
- 그는 게임에서 처음 세 명의 체육관 리더를 물리치는 데 성공했는데, 이는 이전 버전에서는 달성하지 못했던 일입니다.
- Anthropic은 인공지능을 평가하는 방법으로 비디오 게임을 사용하는 것을 강조합니다.
Anthropic은 인공지능 세계를 놀라게 했습니다. 새로운 Claude 3.7 Sonnet 모델이 복잡한 작업을 얼마나 수행할 수 있는지 보여줌으로써. 이번 기회에 혁신적인 역량 테스트의 일환으로 포켓몬 레드를 플레이하기 위해 AI 시스템이 도입되었습니다. 씰룩 씰룩 움직이다시청자들은 실시간으로 진행 상황을 확인할 수 있었습니다.
이 실험은 인공 지능이 어떻게 전략적 결정을 내리다 그리고 인간의 개입 없이 역동적인 환경을 탐색하는 법을 배웁니다. 이는 게임 내의 초기 장벽을 극복하지 못했던 이전 버전의 모델과 비교해 볼 때 이정표입니다.
클로드 3.7 소네트는 추론의 발전을 보여준다
AI 모델의 개선 사항을 평가하기 위해 Anthropic은 다음과 같은 핵심 도구를 제공했습니다. 디스플레이 픽셀 입력, 기본 메모리 및 버튼 제어. 이러한 요소 덕분에 클로드는 게임에서 무슨 일이 일어나는지 해석하고 내부 논리에 따라 결정을 내릴 수 있었습니다.
Claude 3.0 Sonnet과 같은 이전 모델에서는 인공지능이 그는 주인공의 집에서도 나가지 못했습니다.. 하지만 이 새로운 버전에서는 시스템이 상당히 발전하여 게임의 처음 세 명의 체육관 리더인 브록, 미스티, 서지 중위를 이기는 데 성공했습니다.
포켓몬 세계 속 35.000가지 액션의 여정
클로드의 포켓몬 레드 여정은 쉽지 않았습니다. Anthropic이 제공한 데이터에 따르면 AI가 실행한 약 35.000주 시우다드 카르민 스테이지를 극복할 때까지. 이 프로세스가 걸린 정확한 시간은 지정되지 않았지만 모델의 기능은 다음과 같습니다. 변화에 적응하고 패턴을 배우다 공연하는 동안.
비디오 게임을 이용해 인공지능을 평가하는 건 새로운 일이 아니다. 그러나 이 실험은 다음 아이디어를 강화합니다. 이러한 환경은 기본적인 도구가 될 수 있습니다. 추론하고 적응할 수 있는 AI 모델의 진전을 측정합니다.
게임을 넘어서: 클로드 3.7 소네트와 그 현실 세계 응용
Anthropic은 Pokémon Red의 기술을 보여주는 것 외에도 자사의 AI 모델이 다음과 같은 기능을 수행할 수 있다고 강조했습니다. 복잡한 문제를 해결하다 수학, 프로그래밍, 코딩 등의 분야에서. 개선의 일환으로 Claude Code라는 기능이 추가되었는데, 이를 통해 AI가 코드를 검색하고 편집하고, 테스트를 실행하고, 심지어 GitHub과 같은 도구로 작업할 수도 있습니다.
모델의 기능을 테스트하는 데 관심이 있는 분들을 위해 Claude 3.7 Sonnet은 이제 다음을 포함한 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. Claude 앱, Anthropic API, Amazon Bedrock 및 Google Cloud이전 버전과 동일한 액세스 비용을 유지합니다.
Claude 3.7 Sonnet이 Pokémon Red의 핵심 단계를 극복했다는 사실은 다음과 같은 생각을 강화합니다. 인공지능은 추론과 학습 측면에서 엄청난 발전을 이루고 있습니다.. 이 유형의 테스트는 다음과 같은 문을 엽니다. 새로운 실제 세계 응용 프로그램작업을 자동화하는 것부터 인간의 개입 없이 복잡한 문제를 해결하는 것까지.
나는 그의 "괴짜" 관심을 직업으로 바꾼 기술 열광자입니다. 나는 10년 넘게 최첨단 기술을 사용하고 순수한 호기심으로 온갖 프로그램을 만지작거리며 살아왔습니다. 이제 저는 컴퓨터 기술과 비디오 게임을 전공했습니다. 왜냐하면 저는 5년 넘게 기술 및 비디오 게임에 관한 다양한 웹사이트에 글을 쓰고 모든 사람이 이해할 수 있는 언어로 필요한 정보를 제공하려는 기사를 작성해 왔기 때문입니다.
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