Тонка настройка ☠️ RIP Цей новий Стенфордський документ просто вбив його. Вона називається «Agentic Context Engineering (ACE)» і доводить, що ви можете робити моделі розумнішими, не торкаючись жодної ваги. Замість того, щоб перенавчатися, ACE розвиває сам контекст. Модель пише, розмірковує і редагує свій власний підказку знову і знову, поки не стане системою, що самовдосконалюється. Думайте про це як про модель, яка веде зростаючий записник того, що працює. Кожна невдача стає стратегією. Кожен успіх стає правилом. Результати абсурдні: +10,6% краще, ніж у агентів на базі GPT-4 на AppWorld. +8,6% – з фінансових міркувань. На 86,9% нижча вартість і затримка. Без етикеток. Просто зворотний зв'язок. Всі були одержимі «короткими, чистими» підказками. ACE перевертає це. Він створює довгі, детальні сценарії, що розвиваються, які ніколи не забуваються. І це працює, тому що LLM не хочуть простоти, вони хочуть *щільності контексту. Якщо це масштабується, наступне покоління штучного інтелекту не буде «точно налаштоване». Він буде самостійно налаштований. Ми вступаємо в епоху живих підказок.