← к ленте

Почему разработчики ИИ переходят к loop engineering

ч@chelovek_naukAI-инженер
3 нед

Разбор концепции loop engineering: как ИИ-агенты используют циклы для самообучения, написания кода и решения сложных задач без участия человека.

ИИ-системы учатся самостоятельно исправлять свои ошибки и дописывать код для достижения целей, что радикально повышает их автономность.

  • Loop engineering позволяет агентам работать итеративно до получения результата.
  • Модели могут самостоятельно писать код для доступа к внешним данным или инструментам.
  • Автономное самосовершенствование кода снижает потребность в ручном программировании каждого шага ИИ.
Почему разработчики ИИ – за лупы Когда я впервые услышал слово «агенты», я не сильно обратил на него внимание. Тогда в мыслях было хотя бы привыкнуть к чатгпт и прочим БЯМ. Теперь ясно, что агенты действительно сильно повлияют на науку и жизнь. Но пока учёные стараются это осознать, разработчики ИИ уже ушли дальше и говорят, что следующий шаг – лупы (loops – петли, циклы) Идея в том, что агенты уже достаточно умны, чтобы самим находить пути решения задач. Нужно только поставить задачу и запустить цикл: «пока не нашёл решение, работай дальше». Конечно, в таком простом виде он сработает довольно плохо, поэтому нужно выстраивать дизайн системы. Агенты могут сами писать для себя код, решать подзадачи, проводить исследования и делать это, пока цель не будет достигнута (или пока не застрянут). Это называют инженерией циклов – loop engineering Вот пример с хакатона при поддержке Deepmind, в котором я участвовал. Одни из участников делали агента, который помогал бы в разработке лекарств. Но не просто БЯМ с инструментами, а систему, способную изменять свой собственный код. Для теста ей задали вопрос, ответ на который сама модель не знала. Зато она знала, в какой базе данных хранятся ответы, написала код для обращения к этой базе, посмотрела ответ там и выдала его. Программа сама написала код, который делает её более способной – это ли не магия? Про другой впечатляющий пример агента, который сам улучшил себя так, что превзошёл Claude code и другие аналоги, можно почитать здесь Если вы тоже верите, что за этим будущее, распространяйте по соцсетям посты с тегом #залупинжиниринг !

Кратко (AI)

Автор рассуждает о переходе от простых ИИ-агентов к системам с «петлями» (loops), где модель самостоятельно итерирует процесс решения задачи, включая написание собственного кода. Приводятся примеры использования таких систем в разработке лекарств и самосовершенствовании моделей.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖