utworzone przez Redakcja | paź 2, 2026
Badacze przedstawili framework FedCausalCompose, który wykorzystuje przyczynowe modele świata dla modułowych agentów LLM. Pokazują, że standardowe modele oparte na obserwacjach są niewystarczające do planowania interwencji w złożonych systemach...
utworzone przez Redakcja | paź 2, 2026
Badacze odkryli, że agenty językowe operujące na długich horyzontach czasowych koncentrują użycie pamięci na małym rdzeniu, pozostawiając rzadkie stany w długim ogonie, gdzie narastają błędy predykcji. Efekt jest odtwarzalny, ale zależy od polityki agenta – modele LLM...
utworzone przez Redakcja | paź 2, 2026
Elitarni programiści CUDA, specjalizujący się w optymalizacji układów Nvidii, stoją przed nową rzeczywistością: AI coraz częściej generuje kod, który ludzie potrafią weryfikować, ale nie w pełni pojąć. Popyt na te rzadkie kompetencje wciąż...
utworzone przez Redakcja | paź 1, 2026
Naukowcy zaproponowali MoFlow – system generowania agentowych przepływów pracy, który jednocześnie optymalizuje wiele celów (dokładność, koszt, latencję, niezawodność) bez konieczności ponownego trenowania przy zmianie preferencji. Metoda wykorzystuje wielocelowy...
utworzone przez Redakcja | paź 1, 2026
Naukowcy przedstawili AREX-2, system rozwijający zdolność agentów LLM do samodzielnego ulepszania rozwiązań w czasie rzeczywistym. Agent łączy refleksję i długoterminowe wykonywanie zadań, ucząc się na danych z programowania i uczenia maszynowego.
