Esittelen ralph-research-lisäosaa. Otin juuri käyttöön ralph-loopin esseiden toteuttamiseen. Olen jo hämmästynyt, kuinka hyvin tämä toimii. Koko lisäosa tehtiin yhdellä kertaa Claude Coden toimesta, mutta se osaa jo koodata tekoälypaperikonsepteja ja suorittaa kokeita itseään parantavassa silmukassa. Villiä!

Huomautuksia: - ReAct-paperin toteuttaminen kesti noin 40 minuuttia ilman keskeytyksiä. - Se kohtasi ongelmia, mutta se keksi keinon ratkaista ne matkan varrella. Tämä tekee ralph-loopista äärimmäisen voimakkaan. Se voi tutkia ratkaisuja ja oppia virheistään. Väittäisin, että tutkimus on todennäköisesti vielä parempi käyttötapaus Ralphille, koska tutkimus vaatii paljon tutkimista. - Olen testannut muilla uudemmilla papereilla, ja se on tehnyt hyvää työtä, mikä antaa minulle toivoa, että tämä voitaisiin toteuttaa kestävämmäksi. - Kuten videolla näkyy, ja kuten kaikessa LLM-pohjaisessa ohjelmassa, se kamppailee uusien mallien kanssa, vaikka antaisit ohjeita ja rajapintoja. Mutta tämä on asia, jonka voi helposti korjata nokkelalla kehotuksella. - Tämä ei ole täydellinen lisäosa, ja se on lähinnä sisäiseen testaukseen. Minulla on vielä paljon parannettavaa ennen kuin voin julkaista sen, sekä muita plugineja, joista se riippuu. Jaan lisää yksityiskohtia, kun jatkan näiden lisäosien parissa. Seuraa @omarsar0 Kerro ajatuksesi ja miten tämä voisi olla sinulle hyödyllistä.