utworzone przez Redakcja | paź 15, 2026
Charity Majors z Honeycomb omawia, jak obserwowalność i śledzenie decyzji agentów AI pomagają zespołom budować niezawodne oprogramowanie w erze generatywnej AI, która produkuje kod szybciej niż ludzie są w stanie go zrozumieć.
utworzone przez Redakcja | paź 15, 2026
Tradycyjny code review nie skaluje się w świecie agentów AI piszących kod. Jakość oprogramowania zależy teraz od ograniczeń i środowiska, które ustawiamy wokół agentów.
utworzone przez Redakcja | paź 15, 2026
Naukowcy przedstawili Harness², framework umożliwiający agentom LLM rekurencyjne samodoskonalenie się w nieznanych zadaniach bez potrzeby wcześniej zdefiniowanych weryfikatorów. Rozwiązuje dwa kluczowe problemy RSI: brak ground-truth w otwartym świecie i słabą...
utworzone przez Redakcja | paź 14, 2026
Badacze wskazują, że obecne oceny agentów AI w data science ignorują fundamentalne zasady metodologiczne, takie jak wyciek danych czy nieodpowiednia walidacja. Skupienie się wyłącznie na wynikach predykcyjnych maskuje poważne błędy systemowe.
utworzone przez Redakcja | paź 13, 2026
Model LFM2.5-24B-A2B umożliwia uruchamianie szybkich i prywatnych agentów AI bezpośrednio na urządzeniu, bez potrzeby korzystania z chmury. To rozwiązanie łączy wysoką wydajność z ochroną prywatności użytkowników.
