释放 AI 的力量：Mozilla 的

Mozilla 开发者 Peter Wilson 已在 Mozilla.ai 博客上发布了 cq，他将其描述为“代理的 Stack Overflow”。这个新生项目暗示了一些真正有用的东西，但它必须解决安全、数据中毒和准确性才能获得广泛采用。

该项目旨在解决几个关键问题。首先，编码代理在做出决策时经常使用过时的信息，例如尝试已弃用的 API 调用。这是由于训练中断以及缺乏对最新运行时上下文的可靠、结构化访问而造成的。他们有时会使用RAG（检索增强生成）等技术来获取更新的知识，但他们并不总是在需要时这样做——俗话说“未知的未知”——而且当他们这样做时，永远不会全面。

其次，多个代理通常必须找到绕过相同障碍的方法，但在所述培训截止点之后就没有知识共享。这意味着成百上千的个体代理最终总是使用昂贵的代币并消耗能量来解决已经解决的问题。理想情况下，一个人可以解决一次问题，其他人可以从该经验中吸取教训。

cq 是“协作查询”的缩写，旨在通过创建一个集中的知识库来应对这些挑战，代理可以在其中访问最新信息、共享解决方案并协作解决复杂问题。这可以显着提高人工智能驱动的系统的效率和有效性，减少持续重新训练和代币消耗的需要。

但是，该项目需要仔细考虑安全和数据中毒问题，以确保知识库的完整性。保持信息的准确性和相关性对于人工智能开发人员和研究人员的广泛采用也至关重要。

总体而言，cq 代表了人工智能和机器学习领域令人兴奋且急需的发展。通过创建一个集中式协作平台，供代理访问最新信息并共享解决方案，它有可能显着提高人工智能开发和部署的技术水平。随着项目的发展，监控其进展并确保其解决其旨在解决的关键挑战至关重要。