ChatGate (formerly ChatGPT AI) vs A Generalist Agent

ChatGate sur chatgpt.ai est une passerelle IA tierce qui dirige les requêtes de chat, d'image et de vidéo à travers ChatGPT, Gemini, Claude et d'autres modèles majeurs depuis une interface web unique. Vous choisissez un modèle manuellement ou laissez le routage en mode Auto, puis générez sans jongler avec des comptes fournisseurs séparés.

Contrairement à une inscription directe chez OpenAI ou Google, ChatGate vend un accès consolidé via des abonnements à paliers et ajoute un fil Découvrir qui classe les applications IA récemment lancées par catégorie. Le domaine chatgpt.ai redirige vers chatgate.ai, donc le produit est nommé ChatGate même si l'URL de la fiche précède le renommage.

Les développeurs, marketeurs et chercheurs qui souhaitent une seule facture pour plusieurs modèles de pointe trouvent leur compte ici, surtout s'ils consultent aussi le classement Découvrir pour découvrir de nouveaux outils. Ce n'est pas le produit officiel OpenAI ChatGPT sur chat.openai.com.

Gato est l'agent généraliste présenté par DeepMind dans son article de recherche de mai 2022 intitulé « A Generalist Agent ». Une seule politique de transformeur avec des poids partagés gère la conversation, la description d'images, les jeux Atari et l'empilement de blocs par un bras robotique réel à partir du même modèle. L'article le décrit comme une politique multimodale, multitâche et multi-incarnation qui choisit d'émettre du texte, des couples articulaires, des pressions de boutons ou d'autres jetons selon le contexte.

La plupart des outils dans ce domaine entraînent un modèle distinct par domaine de tâche. Gato sérialise au contraire chaque modalité et environnement en une séquence plate de jetons et la fait passer à travers un transformeur conçu comme un grand modèle de langage. Cela signifie qu'un seul point de contrôle pré-entraîné passe du dialogue, à la vision, puis au contrôle sans changer d'architecture.

Pendant l'entraînement, les données issues d'environnements simulés et réels se mélangent avec des ensembles de données en langage naturel et d'images, avec une perte masquée pour que Gato ne prévoie que les cibles d'action et de texte. Lors du déploiement, un prompt est d'abord tokenisé, chaque nouvelle observation s'ajoute à la séquence, et le modèle échantillonne un vecteur d'action un jeton à la fois dans une fenêtre de contexte de 1024 jetons. Le blog inclut des graphiques regroupés par domaine des tâches où le modèle pré-entraîné dépasse les seuils de score expert.

Le texte s'adresse davantage aux chercheurs en IA et robotique qu'aux acheteurs de logiciels quotidiens. Vous pouvez lire et citer la recherche sur deepmind.google ; il n'y a pas de processus d'inscription public, de niveau API ou de bouton de téléchargement sur les pages examinées ici.