RIP Feinabstimmung ☠️ Dieses neue Stanford-Papier hat es gerade getötet. Es heißt 'Agentic Context Engineering (ACE)' und beweist, dass man Modelle intelligenter machen kann, ohne ein einziges Gewicht zu verändern. Anstatt neu zu trainieren, entwickelt ACE den Kontext selbst weiter. Das Modell schreibt, reflektiert und bearbeitet sein eigenes Prompt immer wieder, bis es zu einem selbstverbessernden System wird. Denken Sie daran, dass das Modell ein wachsendes Notizbuch darüber führt, was funktioniert. Jeder Misserfolg wird zu einer Strategie. Jeder Erfolg wird zu einer Regel. Die Ergebnisse sind absurd: +10,6 % besser als GPT-4–gestützte Agenten auf AppWorld. +8,6 % beim Finanzdenken. 86,9 % geringere Kosten und Latenz. Keine Labels. Nur Feedback. Jeder war besessen von "kurzen, klaren" Prompts. ACE kehrt das um. Es erstellt lange, detaillierte, sich entwickelnde Handbücher, die niemals vergessen. Und es funktioniert, weil LLMs keine Einfachheit wollen, sie wollen *Kontextdichte. Wenn das skaliert, wird die nächste Generation von KI nicht "feinabgestimmt" sein. Sie wird selbstabgestimmt sein. Wir treten in die Ära der lebenden Prompts ein.