Непрерывное обучение для агентов Как команда Replit целый год применяла непрерывное обучение (continual learning) к своему агенту — не через обновление весов модели, а на уровнях harness и контекста: майнинг production-трейсов, бенчмарк ViBench, A/B-тесты, кластеризация трейсов и цикл самоулучшения агента. Читать статью
Непрерывное обучение для агентов Как команда Replit целый год применяла…
Источник
https://t.me/ai_longreads/750Канал Про AI: Лучшие cтатьи и исследования · опубликовано 19 июл. 2026 г.
Из этого канала
- #751О чём говорят в AI-индустрии прямо сейчас: lopopolo/harness-engineering…
О чём говорят в AI-индустрии прямо сейчас: lopopolo/harness-engineering Антология, полевое руководство и контекстный бандл для агентов по разработке систем…
- #752Как выбрать GPT-5.6 Sol, Terra или Luna в Codex Разбор трёх моделей GPT-5.6 в…
Как выбрать GPT-5.6 Sol, Terra или Luna в Codex Разбор трёх моделей GPT-5.6 в Codex: чем отличаются Sol, Terra и Luna, когда действительно нужен режим Ultra и…
- #753Самоуправляемая компания Инженеры Replit за полгода почти утроили объём кода —…
Самоуправляемая компания Инженеры Replit за полгода почти утроили объём кода — при этом время ревью, откаты и инциденты не выросли.
- #749Модель и effort в Claude Code: знать больше или стараться сильнее Claude Code…
Модель и effort в Claude Code: знать больше или стараться сильнее Claude Code даёт два параметра, которые оба вроде бы «улучшают ответ»: модель и уровень…
- #748AI-темы дня — обзор GitHub, Reddit и Hugging Face: Инструмент mimic для…
AI-темы дня — обзор GitHub, Reddit и Hugging Face: Инструмент mimic для перехвата приложений Библиотека позволяет перехватывать работу любого приложения и…