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#ARC y #eliza Labs han anunciado una asociación estratégica destinada a transformar el desarrollo de agentes de inteligencia artificial (IA) y avanzar en el camino hacia la Inteligencia Artificial General (AGI).

Esta colaboración combina la experiencia de ARC en aprendizaje conductual (que abarca el aprendizaje por imitación y por refuerzo) con los innovadores marcos de desarrollo de agentes de Eliza Labs. Juntos, tienen como objetivo superar los límites de la innovación de la IA en juegos, entornos simulados y aplicaciones del mundo real como la robótica.

Wei Xie, director de operaciones de ArenaX Labs, creadores de ARC, afirmó: "Esta asociación con Eliza Labs representa un paso fundamental en la misión de ARC de superar los límites de la innovación de la IA. Al fusionar nuestra experiencia en aprendizaje conductual con los marcos de código abierto de Eliza Lab, estamos desbloqueando nuevas posibilidades para crear sistemas inteligentes que puedan adaptarse, aprender y prosperar en diversos entornos, lo que nos acerca a la promesa de la IAG”.

La colaboración comenzará en el primer trimestre de 2025 y se centrará en pruebas de concepto desarrolladas conjuntamente que demuestren la sinergia entre ARC y los marcos de Eliza Labs. Estos proyectos mostrarán agentes de IA capaces de adaptarse a entornos y tareas complejos.

Las áreas de enfoque clave de la asociación incluyen:

- Acceso preferencial al SDK de juegos de ARC: acceso temprano para desarrolladores que usan ElizaOS para explorar el SDK de juegos de ARC.

- Integración de LLM con modelos de comportamiento: mejora de los agentes de comportamiento de ARC a través de modelos de lenguaje grandes (LLM) y técnicas de ajuste avanzadas.

- Desarrollo de entornos de simulación avanzados: co-creación de entornos virtuales para probar aplicaciones del mundo real, particularmente en robótica.

- Ampliación de la educación para desarrolladores: apoyo a la escuela de desarrollo de agentes de Eliza Labs con talleres y tutoriales sobre técnicas avanzadas de desarrollo de agentes.