RIP-hienosäätö ☠️ Tämä uusi Stanfordin lehti vain tappoi sen. Sen nimi on "Agentic Context Engineering" (ACE), ja se todistaa, että malleista voi tehdä älykkäämpiä koskematta yhteenkään painoon. Uudelleenkoulutuksen sijaan ACE kehittää itse kontekstia. Malli kirjoittaa, heijastaa ja muokkaa omaa kehotettaan yhä uudelleen ja uudelleen, kunnes siitä tulee itseään parantava järjestelmä. Ajattele sitä kuin mallia, joka pitää kasvavaa muistikirjaa siitä, mikä toimii. Jokaisesta epäonnistumisesta tulee strategia. Jokaisesta menestyksestä tulee sääntö. Tulokset ovat absurdeja: +10,6 % parempi kuin GPT-4-pohjaiset agentit AppWorldissa. +8,6 % rahoitussyistä. 86,9 % alhaisemmat kustannukset ja latenssi. Ei tarroja. Vain palautetta. Kaikilla on ollut pakkomielle "lyhyistä, puhtaista" kehotuksista. ACE kääntää sen päälaelleen. Se rakentaa pitkiä, yksityiskohtaisia kehittyviä pelikirjoja, jotka eivät koskaan unohda. Ja se toimii, koska LLM:t eivät halua yksinkertaisuutta, he haluavat *kontekstitiheyttä. Jos tämä skaalautuu, seuraavan sukupolven tekoälyä ei "hienosäädetä". Se on itseviritetty. Olemme siirtymässä elävien kehotusten aikakauteen.