بئسًا... حولت Airbnb للتو دعم العملاء إلى مختبر 🤯 الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين توضح ورقتهم البحثية الجديدة ، Agent-in-the-Loop (AITL) ، كيف أن تضمين التعليقات البشرية مباشرة داخل مهام سير عمل الدعم المباشر يخلق دولاب الموازنة للبيانات الذي يعيد تدريب النموذج كل بضعة أسابيع وليس أشهر. بدلا من ماراثون التعليقات التوضيحية غير المتصلة بالإنترنت ، يجمع AITL 4 إشارات تغذية مرتدة في الوقت الفعلي من وكلاء بشريين: • ما هي استجابة الذكاء الاصطناعي التي يفضلونها • لماذا اختاروه • ما إذا كانت المعلومات المسترجعة ذات صلة • ما هي المعرفة المفقودة تعيد هذه الإشارات باستمرار تدريب نماذج الاسترجاع والترتيب والتوليد التي تقلل من وقت التكرار وتعزز الأداء: + 11.7٪ استدعاء الاسترجاع + 14.8٪ دقة + 8.4٪ فائدة +4.5٪ اعتماد الوكيل النتيجة؟ نظام يتعلم أثناء عمله. لا مزيد من النماذج الثابتة. لا مزيد من دورات إعادة التدريب التي تستمر لعدة أشهر. هذه هي الطريقة التي يصبح بها الذكاء الاصطناعي بشرا قابلا للتكيف حقا في الحلقة → وكلاء في الحلقة → التحسين اللانهائي. اقرأ الورقة كاملة: arxiv. org/abs/2510.06674