וידאו
YT AI Engineer ·
סוכנת ARIA משפרת את עצמה
How We Built an Agent That Improves Itself — Zubin Aysola, Weights & Biases
▶ צפה כאן — בלי לצאת מהאתר
סוכנת ARIA של Weights & Biases מסוגלת לשפר את עצמה. היא משתמשת בנתוני ייצור כדי לזהות באגים ולכתוב תיקונים. הסוכנת פועלת בסביבת חירות מלאה ומוערכת באמצעות מדדים כמותיים.
תקציר מקורי באנגליתWeights & Biases' ARIA agent now helps build itself. Zubin Aysola, Senior Software Engineer on Weave, shows live how ARIA takes a production trace, turns it into an offline eval task, finds the bug (a missing SDK call), writes a fix and benchmarks the new version against the one in production. The core challenge, Aysola says, is that benchmarks, evals and agent configs all change together, so measurement has to be airtight. His team keeps the production and research agents byte-for-byte identical. They define agent variants in YAML so they can run many side by side, give the agent an unconstrained sandbox, and score it in two ways: pass/fail and relative comparison. They run 886 tasks that include simulated multi-turn users. Every production miss, and every production win, becomes a new ta
קרא במקור המקורי
youtube.com
פתח כתבה מקורית