Coral Protocol vượt trội hơn Microsoft 34% với điểm chuẩn GAIA hàng đầu cho mô hình AI mini

Cơ sở hạ tầng phi tập trung cho AI cộng tác, Giao thức San hô báo cáo rằng hệ thống đa tác nhân của họ vượt trội hơn Magnetic-UI do Microsoft hỗ trợ tới 34% trên chuẩn GAIA—một kết quả chưa từng có tiền lệ cho thấy việc mở rộng theo chiều ngang có thể mang lại phương pháp tiếp cận hiệu quả hơn so với việc mở rộng các tham số mô hình. Hệ thống của giao thức tận dụng khả năng phối hợp thông minh trên nhiều tác nhân, thay vì chỉ tập trung vào việc tăng kích thước mô hình.

Hiệu suất này đánh dấu điểm số được xác minh cao nhất trên GAIA Benchmark sử dụng các tác nhân nhỏ, hỗ trợ NVIDIA Tiền đề của ông là các mô hình nhỏ hơn được phối hợp tốt có thể đóng vai trò then chốt trong tương lai của AI. Theo các nhà phát triển Coral, kết quả này phản ánh sự thay đổi về mặt khái niệm trong cách tiếp cận khả năng mở rộng AI, thay vì chỉ đơn thuần là tăng sức mạnh hệ thống.

Là một giao thức mở, Coral tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng năng lực AI bằng cách cho phép phối hợp giữa các tác nhân chuyên biệt trên toàn cầu, thay vì dựa vào các mô hình chung tập trung. Kiến trúc của nó cho phép tương tác song song, an toàn giữa các tác nhân, nâng cao chức năng của các mô hình ngôn ngữ ở mọi quy mô trong các tác vụ đòi hỏi tư duy, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề nâng cao.

“Bước đột phá này đánh dấu một bước ngoặt trong cơ sở hạ tầng AI”, Caelum Forder, Giám đốc Công nghệ của Coral, cho biết trong một tuyên bố bằng văn bản. “Đây là bằng chứng cho thấy việc mở rộng theo chiều ngang không chỉ khả thi mà còn thực tế, và Coral là cách hiệu quả nhất để thực hiện điều đó. Internet of Agent giờ đây đã trở thành hiện thực. Nếu bạn là một nhà phát triển agent, hãy Coralize nó. Nếu bạn là một nhà phát triển ứng dụng, hãy xây dựng nó tốt hơn với chi phí thấp hơn bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng của chúng tôi”, ông nói thêm.

Coral Tops GAIA Benchmark, xác nhận sức mạnh của các mô hình nhỏ trong các hệ thống tác nhân tiên tiến

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng để phát triển các hệ thống tác tử tiên tiến, trọng tâm vẫn là mở rộng quy mô mô hình để quản lý độ phức tạp ngày càng tăng của tác vụ. Hiệu suất gần đây của Coral đã thách thức cách tiếp cận phổ biến này, phù hợp với những phát hiện từ một nghiên cứu gần đây của NVIDIA cho thấy các hệ thống nhỏ hơn có thể mang lại hiệu suất cao mà không ảnh hưởng đến tốc độ, bảo mật hoặc hiệu quả. GAIA Benchmark, một bộ đánh giá toàn diện dành cho AI tiên tiến, được thiết kế để đánh giá mức độ hiệu quả của các hệ thống xử lý các tác vụ thực tế, thường đòi hỏi nhiều thời gian và kỹ năng từ các chuyên gia. Bao gồm 450 câu hỏi phức tạp kiểm tra khả năng nghiên cứu, phân tích và lập luận, tiêu chuẩn này đóng vai trò là thước đo quan trọng trong ngành để đánh giá hiệu quả của các tác tử mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa năng. 

Hệ thống Đại lý GAIA của Coral, được sử dụng trong bài kiểm tra chuẩn, dựa trên Giao thức Coral và được rút ra từ các nguyên tắc thiết kế của OWL của CAMEL. Hệ thống này kết hợp các đại lý chuyên biệt để thực hiện một loạt các nhiệm vụ bao gồm nghiên cứu, phân tích, phê bình, lập kế hoạch và điều hướng web, tất cả đều được giao tiếp thông qua cơ sở hạ tầng máy chủ MCP của Coral. 

Việc dẫn đầu bảng xếp hạng GAIA Benchmark cho các mô hình nhỏ hơn cho thấy tiềm năng của Coral trong việc mở rộng chức năng của các hệ thống AI thông qua cấu trúc đồ thị. Kết quả này cho thấy có thể tạo ra các tác nhân nhẹ, hiệu suất cao bằng cách sử dụng các mô hình nhỏ hơn—tạo điều kiện xử lý dữ liệu rộng hơn, tích hợp hệ sinh thái mượt mà hơn và cải thiện giao tiếp giữa các tác nhân.

"Vai trò của các mô hình nhỏ trong hệ thống agentic cho đến nay vẫn chưa được đánh giá đúng mức, nhưng tình hình đang bắt đầu thay đổi", Caelum Forder nói. "Chúng tôi đã chứng minh rằng những mô hình như vậy có thể mở rộng vượt ra ngoài giới hạn trước đây và cạnh tranh tốt hơn các đối thủ hiện tại. Tôi tin tưởng rằng chúng sẽ đóng một vai trò trung tâm trong tương lai của AI agentic", ông kết luận.