Rethinking Environments for Long-Horizon Work — Rayan Garg, Theta Software
Rayan Garg från Theta Software diskuterar hur man mäter och bygger miljöer för AI-agenter som ska lösa långvariga uppgifter.
Problemet är att det inte finns något självklart sätt att definiera vad "långvarigt" betyder — många använder sig av en tidsgräns där agenten når en viss framgångsnivå, men det är både bullrig och missvisande eftersom samma tid kan dölja helt olika svårighetsgrader. Hur man väljer att mäta påverkar enormt vad man slutsatser om modellen. Gargs fokus ligger på att designa miljöer och verifieringssystem som gör dessa mätningar ärliga, genom att förstå hur en dålig tidig beslut kan få följdeffekter genom hela uppgiften, och genom att verifiera resultat från slutstaten snarare än från en domarens gissning.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
Inside Arca's Long-Horizon Agents That Run the Business - Aman Singh, Arca
AI Engineer 23 okt.
Real AI Agent Attacks and What Would Have Stopped Them — Andrey Rybka, Bloomberg
AI Engineer 23 okt.
Outside of tech there has been no financial payoff to US companies for using AI, now viewed as a margin-hurting cost center, as VC-backed firms burn more tokens
Techmeme för 3 tim sedan
Source: Replit recently moved most AI spend from Anthropic to OpenAI, which gave 30%+ off in a deal worth $100M+/year, after Anthropic discontinued its discount
Techmeme för 5 tim sedan