Phòng thí nghiệm AI vận hành mười ngàn tác nhân tự động liên tục trong nhiều ngày

Phòng thí nghiệm công nghệ Third Moment Research đang chạy đồng thời mười nghìn tác nhân trí tuệ nhân tạo trong các cuộc điều tra kéo dài từ ba mươi sáu đến bốn mươi tám giờ. Hệ thống này sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất như GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol cùng nền tảng lập trình Codex và công cụ bảo mật Daybreak để tự động hóa nghiên cứu chuyên sâu, tự sửa lỗi và cải tiến năng lực theo thời gian thực.

Mỗi khi triển khai, phòng thí nghiệm cung cấp cho tác nhân một môi trường khép kín trong không gian Docker, kèm theo một terabyte dữ liệu, tài liệu và mã nguồn. Các tác nhân được giao nhiệm vụ cải tiến một hệ thống giao dịch định lượng do các kỹ sư con người xây dựng ban đầu. Chúng tự chạy thử nghiệm các chiến lược trên dữ liệu lịch sử của thị trường chứng khoán Mỹ, đánh giá kết quả, sau đó tự quyết định hướng đi cho thí nghiệm tiếp theo mà không cần con người can thiệp vào từng bước.

Trong quá trình chạy mô phỏng giao dịch, hệ thống từng gặp nút thắt cổ chai khi việc kiểm tra ngược một chiến lược qua một năm dữ liệu mất tới ba tiếng. Tác nhân sử dụng Codex kết hợp mô hình GPT-5.6 để phân tích mã nguồn và các tệp ghi nhật ký. Nó đã tự viết lại tối ưu hóa bộ nhớ và thêm cơ chế lưu trữ đệm, giúp rút ngắn thời gian kiểm tra ngược xuống còn ba đến năm phút. Việc này giúp giảm lượng mã thông báo bị lãng phí và giải phóng không gian bộ nhớ đệm cho các thử nghiệm tiếp theo.

Hệ thống điều khiển được thiết kế theo mô hình phân tầng để xử lý tình trạng tác nhân tự dừng lại giữa chừng. Một lớp điều khiển bên ngoài sử dụng GPT-6 Sol và GPT-6.1 Sol sẽ giám sát quỹ đạo hoạt động của tác nhân, từ đó quyết định cho phép chạy lại, kết thúc công việc hoặc chuyển giao cho con người xem xét. Phòng thí nghiệm cũng sử dụng nền tảng Daybreak để thực hiện kiểm thử xâm nhập tự động, kiểm tra xem các tác nhân có tìm cách thoát khỏi môi trường ảo để truy cập vào mạng lưới rộng hơn hay không.

Khả năng suy luận của các mô hình thế hệ mới đã tạo ra những kết quả mà nhóm nghiên cứu ban đầu không lường trước được. Trong một phiên làm việc, mô hình GPT-6.1 Sol đã phát hiện ra tác động đáng kể của các giao dịch không hiển thị trên một sàn giao dịch, nơi các lệnh này chiếm một tỷ trọng lớn về khối lượng nhưng thường bị bỏ qua trong các mô hình truyền thống. Đối với các bài kiểm tra giảm độ trễ của dịch vụ bảng điểm trực tiếp, mô hình GPT-6 Astra đạt hiệu suất cải thiện tốc độ lớn nhất trong số các phiên bản được thử nghiệm.

Chiến lược dài hạn của phòng thí nghiệm là mở rộng quy mô từ hàng chục nghìn lên hàng trăm nghìn tác nhân cộng tác với nhau. Mục tiêu của họ là sử dụng hàng nghìn tỷ mã thông báo để duy trì các chuỗi thí nghiệm phụ thuộc lẫn nhau, qua đó tự động nâng cấp năng lực của hệ thống trước những thách thức mới trong thực tế. Theo đại diện của phòng thí nghiệm, sự tiến hóa này sẽ đưa con người lên vị trí giám sát cấp cao, tập trung vào định hướng nghiên cứu và tối ưu hóa phương pháp thay vì phải tự tay thực hiện từng thử nghiệm.