Prime Intellect hat General-Agent veröffentlicht, eine Open-Source, sich selbst entwickelnde KI-Umgebung, die darauf ausgelegt ist, die Aufgabengenerierung und das Modelltraining zu verbessern. Das System beinhaltet ein Zwei-Spieler-Spiel mit einem Synthesizer und einem Solver, die gegeneinander antreten, um Aufgaben zu erstellen und zu lösen. Diese Umgebung hat eine Datenbank mit 4.504 Aufgaben und über 8.000 einzigartigen Werkzeugen generiert, die in fünf Schwierigkeitsstufen von t0 bis t4 kategorisiert sind. Das Framework verwendet Strategien wie bedingte Einschränkungen und verrauschte Anweisungen, um Aufgaben weiterzuentwickeln. Das innovative Setup ermöglicht die automatische Generierung von Trainingsdaten und eliminiert so die Notwendigkeit manuell annotierter Datensätze. Tests zeigen, dass das Feinabstimmen eines Modells mit 30 Milliarden Parametern anhand von Trajektorien aus dieser Umgebung die Genauigkeit der Werkzeugnutzung im BFCL-Benchmark von 18,9 % auf 52,3 % verbessert hat. Dieser Fortschritt unterstreicht das Potenzial von KI-Modellen, sich durch direkten Wettbewerb weiterzuentwickeln, indem sie kontinuierlich Daten mit anpassbarer Schwierigkeit und semantischer Validierung generieren.