וידאו
YT AI Engineer ·
הבאת למידה רציפה לתאגידים
Bringing Continual Learning into Enterprises — Samuel Denton, Applied Compute
▶ צפה כאן — בלי לצאת מהאתר
חברת Applied Compute שיפרה את מודל Qwen באמצעות למידה רציפה. המודל הצליח להגיע לקצאת 40 ולשפר את שיעור ההצלחה. החידוש הושג באמצעות מנגנון שמאפשר למודל ללמוד מניסיונות קודמים.
תקציר מקורי באנגליתA Qwen thinking model was taking up to 80 turns to submit on SWE bench. Applied Compute wanted it wrapping up by turn 40 and got the submit tool call rate from 22% to 60% with test pass rate flat. The interesting part is the mechanism: because the rollout was conditioned on an old production trace that never called the tool, the teacher never touched the tool call tokens at all. It moved the reasoning path toward the call instead, and the call followed. Sam Denton's frame is a grid. One axis is how online the traces are, from a single dump of production traces to a unified engine where serving and training are the same loop. The other is where the hint comes from, either static priors, such as knowing a support agent is too quick to refund, or a hint built dynamically from what the on poli
קרא במקור המקורי
youtube.com
פתח כתבה מקורית