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RIP fine-tuning ☠️
Questo nuovo documento di Stanford l'ha appena ucciso.
Si chiama 'Agentic Context Engineering (ACE)' e dimostra che puoi rendere i modelli più intelligenti senza toccare un solo peso.
Invece di riaddestrare, ACE evolve il contesto stesso.
Il modello scrive, riflette e modifica il proprio prompt ripetutamente fino a diventare un sistema di auto-miglioramento.
Pensalo come se il modello tenesse un quaderno in crescita di ciò che funziona.
Ogni fallimento diventa una strategia. Ogni successo diventa una regola.
I risultati sono assurdi:
+10,6% meglio rispetto agli agenti alimentati da GPT-4 su AppWorld.
+8,6% nel ragionamento finanziario.
86,9% di costo e latenza inferiori.
Nessuna etichetta. Solo feedback.
Tutti sono stati ossessionati da prompt “corti e puliti”.
ACE capovolge tutto. Costruisce playbook lunghi e dettagliati in evoluzione che non dimenticano mai. E funziona perché i LLM non vogliono semplicità, vogliono *densità di contesto.
Se questo scala, la prossima generazione di AI non sarà “fine-tuned”.
Sarà auto-tuned.
Stiamo entrando nell'era dei prompt viventi.

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