Эволюция Хранителя, затем Модели

Поскольку AI-агенты берут на себя более длительные и сложные рабочие процессы, возникает важный вопрос: как агентные системы могут учиться на опыте и улучшаться со временем? \nСоздание такого цикла обучения включает в себя больше, чем просто модель. Это объединяет агентную среду, инструменты, память, обратную связь, оценку и послетренировочный процесс — и требует тщательных выборов относительно того, как эти компоненты работают вместе.\nПрисоединяйтесь к Hermes × AReno × Ant Ling для практической беседы о развитии агентных систем с Ling-3.0-tiny.\nОбъединив перспективы из агентной, модельной и обучающей экосистем, мы обсудим технологии, дизайнерские соображения и инженерные компромиссы, стоящие за созданием более адаптивных агентных систем.\nБудь то работа с агентами, моделями, обучением или AI-инфраструктурой, эта сессия предлагает более детальный взгляд на то, как происходят обучение агентов и самосовершенствование на практике.