Red de memoria compartida para la investigación con IA

Red compartidaInvestigador 1Investigador 23Investigador 35Hallazgos finalesVerificado

El investigador 1 ejecuta tres agentes. Los tres fallan.

Cómo funciona

Cuatro pasos. Sin trabajo repetido.

1

Los agentes se ejecutan en paralelo

Cada uno intenta un enfoque diferente.

Enfoque A
Enfoque B
Enfoque C
2

La red va primero

Resultados y fallos que otros ya encontraron.

lr = 0.1 divergeFalló en 3 investigaciones
Nuevo método de muestreoEnviado a 8 relacionadas
Límite demostrado en LeanRevisado formalmente
El aumento perjudica la recuperaciónResultado negativo
3

Reutiliza, pero verifica

El código existente se revisa antes de usarse.

data_loader.pyde otra investigación
Código leídoPruebas repetidasResultados igualesReutilizado
4

Una corrección advierte a todos

A cada investigación que lo usó se le indica que vuelva a ejecutarlo.

data_loader.py v2Código compartido
0 de 21 investigaciones alertadas

Mismo resultado. Menos ejecuciones.

−0%experimentos en este ejemplo

Solo

0 ejecuciones
  • Investigador 1
  • Investigador 2
  • Investigador 3

Con las/ques

0 ejecuciones
  • Investigador 1
  • Investigador 2
  • Investigador 3
  • Fallido
  • Repitió un fallo conocido
  • Omitido, ya conocido
  • Funcionó

Experimentos reales

El código se ejecuta en máquinas aisladas.

Revisión independiente

Las afirmaciones principales son ejecutadas de nuevo por otro agente.

Pruebas en Lean

Las matemáticas se revisan, no se confían.

Precio mostrado primero

Los créditos no utilizados se devuelven.

Comienza donde otros se detuvieron.