斯坦福展示了人工智能如何自我改进。再见，微调。

本文介绍了代理上下文工程（Agentic Context Engineering，ACE），并证明了可以在不修改单个权重的情况下使模型变得更智能。

与重新训练不同，ACE 演化了上下文本身。模型反复地编写、反思和编辑自己的提示，进而将其转化为自我改进的系统。可以将其想象为模型保持一个活的笔记本：失败变成了策略，成功变成了规则。

结果令人惊讶： → 在AppWorld上比GPT-4代理好10.6% → 在金融推理上好8.6% → 成本和延迟降低86.9%

如果这种方法可以扩大规模，下一代人工智能将会是自我调优的。我们正在进入活的提示的时代。

这是否标志着传统的微调方法的结束？

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA由具有深厚学术背景的人员创立，他们在美国、荷兰、匈牙利、日本、韩国、新加坡和越南等国家有工作经验。ABN Asia是学术界和技术相遇的地方。凭借我们领先的解决方案和优秀的软件开发服务，我们帮助企业提升水平，走向全球舞台。我们的承诺：更快。更好。更可靠。在大多数情况下：也更便宜。

无论您需要IT服务、数字咨询、现成软件解决方案，还是想向我们发送招标要求（RFPs），都请随时与我们联系。您可以通过[email protected]与我们联系。我们随时准备为您提供所有技术需求的帮助。