Как ИИ-агенты переписывают свои рабочие пространства | Harness 2

Как ИИ-агент может улучшить свою работу, не меняя веса модели? В этом видеоуроке рассматривается Harness 2 — двухконтурная архитектура для совершенствования подсказок, памяти, инструментов, навыков и управления вокруг замороженной модели. Мы рассматриваем рекурсию на уровне задач, сравнение поведения без эталонных верификаторов, редакторы с ограниченной областью видимости, параллельное и последовательное исследование, а также библиотеку улучшений, которая переносит полученные знания в будущие задачи. В прилагаемой презентации также представлены результаты бенчмарков, пример работы ассистента в социальных науках, абляционные методы и перенос между моделями. Основано на прилагаемой презентации по архитектуре Harness 2 и сопроводительном тексте. Результаты производительности обсуждаются так, как они представлены в этих исходных материалах. #AIAgents #HarnessEngineering #RecursiveSelfImprovement Примечание: В этом видео используется озвучка, сгенерированная ИИ.