RIP-finjustering ☠️ Denne nye Stanford-avisen drepte den bare. Det kalles 'Agentic Context Engineering (ACE)', og det beviser at du kan gjøre modeller smartere uten å berøre en eneste vekt. I stedet for å omskolere, utvikler ACE selve konteksten. Modellen skriver, reflekterer og redigerer sin egen melding om og om igjen til den blir et selvforbedrende system. Tenk på det som modellen som holder en voksende notatbok over hva som fungerer. Hver fiasko blir en strategi. Hver suksess blir en regel. Resultatene er absurde: +10.6 % bedre enn GPT-4-drevne agenter på AppWorld. +8,6 % på økonomisk resonnement. 86.9% lavere kostnad og ventetid. Ingen etiketter. Bare tilbakemelding. Alle har vært besatt av "korte, rene" spørsmål. ACE snur det. Den bygger lange, detaljerte utviklende strategibøker som aldri glemmer. Og det fungerer fordi LLM-er ikke vil ha enkelhet, de vil ha *konteksttetthet. Hvis dette skaleres, vil ikke neste generasjon AI bli "finjustert". Det vil være selvinnstilt. Vi går inn i en tid med levende oppfordringer.