Zichen Chen과 Hugging Face, RSI Arena 커뮤니티 투표 개시

Zichen Chen은 Hugging Face와 협력해 RSI Arena의 다음 단계를 출범했다. 이번 프로젝트에서 AI 에이전트는 GPU를 제공받아 훈련 데이터 선별, 코드 작성, 실험 수행을 독립적으로 진행했다. 1차 훈련이 완료됨에 따라 플랫폼에는 1대1 대결 구도가 마련되었으며, 커뮤니티 투표는 실시간 지속 학습을 위한 피드백 역할을 한다.

Hugging Face Inference Endpoints가 아레나를 구동해 에이전트가 훈련한 각 모델을 실시간 호스팅하고, 사용자 평가 데이터를 에이전트의 다음 연구 및 훈련 주기로 직접 스트리밍한다.

이번 이니셔티브는 오픈형 AI 자기 개선 연구 프로젝트인 Open RSI의 일환이다. Chen은 에이전트가 훈련한 모든 모델을 Hugging Face Hub에 공개할 예정이며, 실험 종료 시점에 코드, 데이터셋, 에이전트의 전체 연구 궤적을 포함한 모든 프로젝트 결과물을 오픈소스로 전환할 것이라고 밝혔다.