Agent Q
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Stanford University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 13 August 2024
- Autori
- Pranav Putta, Edmund Mills, Naman Garg, Sumeet Motwani, Chelsea Finn, Divyansh Garg, Rafael Rafailov
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Other
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 70B
- Dati di addestramento
- tokens
For OpenTable experiments, we use the LLaMA-3-70B-Instruct model as the initial policy
600 successful trajectories used for RFT, OpenTable
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 187
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Agent Q è stato pubblicato da Stanford University, nel paese registrato come United States of America, durante August 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Other.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Agent Q — domande comuni
Agent Q— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Other. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Agent Q— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Agent Q— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
Agent Q— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 70B. For OpenTable experiments, we use the LLaMA-3-70B-Instruct model as the initial policy. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Agent Q— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Stanford University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
Agent Q— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.