AI-agenter har en eksponentielt faldende succesrate med varighed af opgaven, hvilket kan beskrives ved hjælp af en konstant fejlsandsynlighed pr. minut.
Denne model indebærer, at hver agent har en 'halveringstid', inden for hvilken succesraten falder til 50%, hvilket kan bruges til at forudsige succesrater for forskellige opgavelængder.
Studierne viser, at evnen til at løse opgaver fordobles cirka hver syvende måned, hvilket indikerer hurtig forbedring i AI-agenters kapaciteter.
AI-agenternes præstation er proportional med tidshorisonten, og succesrate for længere opgaver er afhængig af evnen til at løse en række sekventielle delopgaver.
Modelen med konstant risiko (hazard rate) foreslår, at selvom AI-agenter kan udføre en enkelt dagopgave med 50% succes, betyder længere opgaver en faldende samlet succesrate.
Der er bemærkelsesværdige forskelle i præstation mellem AI-agenter og mennesker, specielt i den måde succesrate ændrer sig med tiden.
Get notified when new stories are published for "🇩🇰 Hacker News Dansk"