Scaling to Long Horizons — Ross Taylor & Chengxi Taylor, General Reasoning
Ross Taylor och Chengxi Taylor från General Reasoning diskuterar hur man tränar AI-agenter som kan hålla fokus och fungera väl över längre tidsperioder — timmar snarare än sekunder.
De förklarar tekniker som värdemodeller (som hjälper AI:n att förstå vilka val som leder långsiktigt) och bootstrapping (att dra ut användbar signal från få belöningar). De visar konkret hur frontier-modeller misslyckades när de gavs riktiga pengar för att handla fotbollsmatcher, vilket avslöjade att miljön som AI:n tränade i inte var realistisk nog. Poängen är att för att lyckas med långa horizonter behövs inte bara större context-fönster utan framför allt bättre och mer simulerade miljöer att träna i.
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