スタンフォード、AIが自分自身を改善する方法を示す。ファインチューニング、RIP。

この論文では、Agentic Context Engineering（ACE）を紹介し、重みを1つも変更せずにモデルをより賢くすることができることを証明する。

再トレーニングするのではなく、ACEはコンテキスト自体を進化させる。モデルは自身のプロンプトを繰り返し書き、反省し、編集することで、自己改善システムになる。モデルが生きているノートを保有していることを想像してみてください。失敗は戦略になり、成功はルールになる。

結果は驚異的である： → AppWorldにおけるGPT-4エージェントより+10.6%優れる → 財務推論において+8.6% → コストと待機時間が86.9%低減される

これが拡大する場合、次世代のAIは自己調整される。私たちは生きているプロンプトの時代に入っている。

これは従来のファインチューニングの終わりを意味するだろうか。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

Ai Base Network (ABN), ABN ASIAは、アカデミアに深く関わり、アメリカ、オランダ、ハンガリー、日本、韓国、シンガポール、ベトナムでの仕事経験を持つ人々によって設立されました。ABN ASIAは、学問とテクノロジーが機会と出会う場所です。最先端のソリューションと優れたソフトウェア開発サービスにより、ビジネスがレベルアップし、グローバルシーンに挑戦できるよう支援しています。私ちの取り組み: より速く。より良い。より信頼性が高くなります。ほとんどの場合、価格も安くなります。

いつでも、ITサービス、デジタルコンサルティング、既製のソフトウェアソリューション、または提案依頼書（RFP）をお探しの際は、お気軽にお問い合わせください。お問い合わせ先は[email protected]です。お客様のテクノロジーに関するニーズにお応えします。