Doamne... Airbnb tocmai a transformat asistența pentru clienți într-un laborator 🤯 AI care se auto-îmbunătăți Noua lor lucrare, Agent-in-the-Loop (AITL), arată cum încorporarea feedback-ului uman direct în fluxurile de lucru de asistență live creează un volant de date care reantrenează modelul la fiecare câteva săptămâni, nu la câteva luni. În loc de maratoane de adnotare offline, AITL colectează 4 semnale de feedback în timp real de la agenții umani: • Ce răspuns AI au preferat • De ce l-au ales • Dacă informațiile preluate au fost relevante • Ce cunoștințe lipseau Aceste semnale reinstruiesc continuu modelele de recuperare, clasificare și generare, reducând timpul de iterație și sporind performanța: +11,7% rechemare de recuperare +14,8% precizie +8,4% utilitate +4,5% adoptarea agentului Rezultatul? Un sistem care învață în timp ce funcționează. Gata cu modelele statice. Gata cu ciclurile de recalificare de luni de zile. Acesta este modul în care AI devine cu adevărat adaptabil oameni în buclă → agenți în buclă → îmbunătățire infinită. Citiți lucrarea completă: arxiv. org/abs/2510.06674