Не монолитами едиными достигать соты! Adaptation of Agentic AI __Pengcheng Jiang, Jiacheng Lin, Zhiyi Shi, Zifeng Wang, Luxi He, Yichen Wu, Ming Zhong, Peiyang Song, Qizheng Zhang, Heng Wang, Xueqiang Xu, Hanwen Xu, Pengrui Han, Dylan Zhang, Jiashuo Sun, Chaoqi Yang, Kun Qian, Tian Wang, Changran Hu, Manling Li, Quanzheng Li, Hao Peng, Sheng Wang, Jingbo Shang, Chao Zhang, Jiaxuan You, Liyuan Liu, Pan Lu, Yu Zhang, Heng Ji, Yejin Choi, Dawn Song, Jimeng Sun, Jiawei Han__ Статья: https://arxiv.org/abs/2512.16301 Код: https://github.com/pat-jj/Awesome-Adaptation-of-Agentic-AI Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/adaptation-of-agentic-ai # TL;DR ЧТО сделали: Предложили единую таксономию «Агентной адаптации», классифицирующую, как ИИ-системы обучаются через взаимодействие. Всё пространство решений разбили на четыре парадигмы по двум осям: локусу оптимизации (что меняем: Агента или Инструмент) и источнику сигнала (выполнение инструмента или выход агента). ПОЧЕМУ это важно: Фреймворк подсвечивает сдвиг в проектировании систем: переход от дорогого монолитного файнтюнинга моделей к «Симбиотической инверсии» (адаптации лёгких инструментов под замороженного агента). Это позволяет получать SOTA-результаты, используя на порядки меньше данных и вычислений, чем требуют современные рассуждающие модели вроде DeepSeek-R1 (https://arxiv.org/abs/2501.12948). Подробнее: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/1903 Всех с Новым Годом!!! 🎄