Patronus AI革新：AI智能訓練進入動態模擬新時代

Patronus AI 推出革命性「生成模擬器」，徹底改變 AI 代理學習複雜任務方式

由 Lightspeed Venture Partners 和 Datadog 等投資者注資 2,000 萬美元支持的人工智能評估初創公司 Patronus AI，於本周二發佈了一種全新訓練架構，聲稱這將帶來 AI 代理學習複雜任務的根本變革。

這項被稱為「生成模擬器」（Generative Simulators）的技術，能夠創建自適應模擬環境，實時不斷生成新的挑戰、動態更新規則，並評估代理的學習表現。這種方法突破了業界長期以來依賴的靜態基準測試，因為這些傳統測試無法真實反映 AI 在實際應用中的表現。

Patronus AI 執行長兼共同創辦人 Anand Kannappan 在接受專訪時表示：「傳統基準測試只測量單一能力，卻忽略了工作中常見的中斷、情境切換和多層決策。想要讓 AI 代理達到人類水平，必須讓它們透過動態經驗和持續反饋學習。」

靜態基準測試失靈，生成模擬器提供新方向

Patronus AI 指出，業界現有的評估方式如同標準化考試，只在固定時間點測量特定能力，難以捕捉真實工作中複雜且不可預測的情況。新架構則顛覆這種模式，系統會即時生成任務、環境條件及監督流程，並根據代理行為動態調整。

共同創辦人兼技術長 Rebecca Qian 解釋：「過去一年，我們看到業界從靜態基準轉向更具互動性的學習環境。這受益於模型開發者在強化學習、後訓練與持續學習方面的創新，訓練和評估的界線正在模糊，基準測試已變成動態環境。」

此技術基於強化學習（Reinforcement Learning，RL），讓 AI 透過試錯獲得獎勵或懲罰，進而學習做出最佳決策。雖然 RL 有助提升代理能力，但一般需大量代碼重寫，阻礙普及。Patronus AI 則推出「開放式遞歸自我改進」（Open Recursive Self-Improvement，ORSI）概念，讓代理無需重訓即可持續透過互動和反饋提升自己，成為持續學習的關鍵基礎設施。

「黃金區」課程調整器：自適應訓練找到最佳難度

生成模擬器核心在於「課程調整器」（curriculum adjuster），它會分析代理行為，動態調整訓練場景的難度和性質，靈感來自優秀教師會根據學生表現調整教學內容。

Qian 形容：「這就像師生互動，我們訓練模型的同時，教授會不斷調整課程。」

Kannappan 指出，關鍵在於找到訓練資料的「黃金區」，避免太簡單或太難，確保模型真正能夠學習。初步結果顯示，在 Patronus AI 環境中訓練，代理在軟件工程、客服及財務分析等實際任務的完成率提升了 10% 至 20%。

打擊 AI「作弊」現象：動態環境防止獎勵漏洞

強化學習中一大難題是「獎勵作弊」（reward hacking），即系統利用訓練環境漏洞獲得獎勵，而非真正解決問題。生成模擬器透過不斷變動的訓練環境，避免代理「作弊」。

Qian 解釋：「獎勵作弊源自靜態系統，就像學生作弊考試。但我們持續演化環境，可針對需要改進的部分調整。靜態基準是固定目標，生成模擬器是移動目標。」

Patronus AI 營收激增 15 倍，企業對代理訓練需求大增

Patronus AI 將生成模擬器打造為新產品線「RL 環境」（Reinforcement Learning Environments），為基礎模型實驗室及專業企業提供專屬代理訓練平台。Kannappan 表示：「今年營收增長了 15 倍，主要來自我們開發的高質量環境，證明能被最先進模型有效學習。」

他未透露具體營收數字，但強調新產品讓公司「向上游市場拓展，銷售對象和層級提升」。目前平台已被多家《財富》500 強企業及領先 AI 公司採用。

為何 OpenAI、Anthropic、Google 不自行打造訓練環境？

Patronus AI 面對的核心問題是，為何資金雄厚的頂尖實驗室如 OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind，會選擇授權第三方訓練基礎設施，而非自行開發。

Kannappan 認為，雖然這些公司投入大量資源打造環境，但面對眾多不同領域的專業訓練需求，第三方提供商有天然優勢。

他說：「他們想在程式碼撰寫、工具運用、瀏覽器導航、金融、醫療、能源、教育等多個領域提升代理能力，單一公司難以解決所有問題。」

市場競爭激烈。微軟推出了開源框架 Agent Lightning，讓強化學習適用於任何代理而無需重寫代碼；NVIDIA 的 NeMo Gym 提供模組化 RL 基礎設施；Meta 於去年 11 月發表 DreamGym，動態調整任務難度的 RL 環境框架。

「環境是新石油」：Patronus AI 對 AI 訓練未來的豪賭

展望未來，Patronus AI 將使命定位為「環境化全球數據」——將人類工作流程轉化為 AI 可學習的結構化系統。

Kannappan 表示：「我們認為所有事物都應該是環境，內部戲稱環境是新石油。強化學習只是訓練方法之一，但環境結構才是核心。」

Qian 形容這是一個全新研究領域，靈感來自早期機器人與具身代理研究，這是幾十年的夢想，現在才因模型能力提升而成真。

公司於 2023 年 9 月成立，最初專注於評估，協助企業發現 AI 輸出中的幻覺和安全問題，如今已擴展至訓練本身。Patronus AI 認為，評估與訓練的界線正在消失，掌握 AI 代理學習環境的企業將主導未來能力塑造。

Qian 強調：「我們正處於關鍵拐點，現在的作為將影響未來世代的世界。」

至於生成模擬器能否兌現承諾，仍有待觀察。15 倍營收增長顯示企業客戶渴求解決方案，但從微軟到 Meta 等深厚資源的競爭者也在搶攻這一核心問題。過去兩年教會業界一件事：AI 的未來總是提前到來。

—

評論與啟示

Patronus AI 的生成模擬器技術，無疑為 AI 代理的訓練帶來了新思維。傳統靜態基準測試長期以來被視為標準，但其缺乏現實世界的動態性和複雜性，導致 AI 表現與評估結果脫節。Patronus AI 透過動態環境和課程調整，模擬人類學習過程中不斷變化的挑戰，這不僅提升了訓練效率，也更貼近實際應用需求。

「黃金區」的概念極具啟發性，強調訓練資料的難度必須與模型能力匹配，這是過去常被忽視的細節。過於簡單或過於困難的任務都會阻礙學習，這種自適應策略或許是未來 AI 訓練的必備元素。

然而，這種動態環境的設計與維護成本不菲，且如何確保環境不被代理「作弊」仍是挑戰。Patronus AI 透過環境持續演化來防範「獎勵作弊」，但這是否能完全杜絕漏洞，還需時間驗證。

從產業角度看，Patronus AI 的成功反映出即使是巨頭如 OpenAI 和 Google，也無法獨攬所有領域的專業訓練需求。專業化、模組化的訓練環境市場呼之欲出，第三方訓練平台將成為推動 AI 多元發展的重要推手。

最後，「環境是新石油」的比喻值得深思。數據和模型固然重要，但如何設計合適的學習環境，讓 AI 能真正「學會」應用，才是決定未來 AI 成敗的關鍵。Patronus AI 的願景宏大，但也提醒業界，AI 訓練不僅是技術問題，更是系統設計與生態建構的挑戰。未來誰能掌握這些「環境」，誰就能在 AI 革命中占據先機。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。