#multi_agent

Agora-1は、複数の人間やAIが同じシミュレーション世界をリアルタイムで共有できるworld model 1人だけで動く従来型と違い、最大4人が同時に同じ世界で対戦できる 仕組みは大きく分けて、「世界の状態を学習するモデル」と「その状態を映像として描画するモデル」の2つ ゲームだけでなく、robotics、教育、防衛、foundation model研究などへの応用も視野に入れている 複数エージェントが絡むことで、強化学習の新しい訓練環境としても面白い まず前提として、world model という言葉が少しわかりにくいかもしれません。 ざっくり言うと、「世界が次にどう変化するか」を学習して、シミュレーションを作るAIのことです。 たとえば、 ボタンを押したらキャラが動く ぶつかったら位置が変わる 銃弾が飛んだら敵が倒れる みたいな「ゲームのルールと見た目」を、AIがある程度まとめて理解し、それっぽい世界を自分で生成できるわけです。 Odysseyが公開した Agora-1 は、そのworld mode

OncoAgent は、がん診療の意思決定を支援するための open-source なAIシステム ただのチャットボットではなく、複数の役割を分担する multi-agent 構成になっている 医療ガイドラインをもとに答える RAG（Retrieval-Augmented Generation） を使い、根拠のない回答を減らそうとしている 患者情報を外部クラウドに出さない Zero-PHI policy を重視し、on-premises で動かせる設計 2段階のモデル（Tier 1 / Tier 2）を使い、軽い案件は速く、複雑な案件は深く考える AMD Instinct MI300X と ROCm を使った学習最適化が大きな売りで、約50分で全データの fine-tuning を回せたとされる ただし、これはあくまで 臨床判断の補助 であって、医師の判断を置き換えるものではない この記事で紹介されている OncoAgent は、ひとことで言うと「**がん診療に特化した、かなり本気のAI意思決定支援システム