Święty Boże... Airbnb właśnie przekształciło wsparcie klienta w samodoskonalące się laboratorium AI 🤯 Ich nowy dokument, Agent-in-the-Loop (AITL), pokazuje, jak wbudowanie ludzkiej informacji zwrotnej bezpośrednio w żywe procesy wsparcia tworzy koło danych, które przetrenowuje model co kilka tygodni, a nie miesięcy. Zamiast maratonów offline z adnotacjami, AITL zbiera 4 sygnały informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym od ludzkich agentów: • Którą odpowiedź AI preferowali • Dlaczego ją wybrali • Czy pobrane informacje były istotne • Jakiej wiedzy brakowało Te sygnały nieustannie przetrenowują modele wyszukiwania, rankingowe i generacyjne, skracając czas iteracji i zwiększając wydajność: +11,7% przypomnienia wyszukiwania +14,8% precyzji +8,4% pomocności +4,5% przyjęcia przez agentów Rezultat? System, który uczy się podczas pracy. Koniec z statycznymi modelami. Koniec z miesięcznymi cyklami przetrenowywania. Tak AI staje się prawdziwie adaptacyjne: ludzie w pętli → agenci w pętli → nieskończone doskonalenie. Przeczytaj pełny dokument: arxiv. org/abs/2510.06674