hFeed
← к ленте
ИИairlaifагентысамообучениеоптимизация

Эксперименты с Closed-Loop Reflexion и самоэволюцией агентов

T@kryak_startupAI-инженер
1 нед

Автор делится результатами тестирования концепции Closed-Loop Reflexion (RLAIF) для автоматической оптимизации и самоэволюции ИИ-агентов.

Автоматизация улучшения ИИ-систем без участия человека

  • Использование RLAIF позволяет агентам самостоятельно находить и внедрять оптимизации своего кода.
  • Система демонстрирует способность к итеративному улучшению метрик (снижение задержек, повышение точности) в автоматическом режиме.
  • Технология направлена на создание автономных контуров, способных к самокоррекции и повышению эффективности без ручной настройки.
распишу детальнее позже про новый апгрейд + добрались до: <концепция Closed-Loop Reflexion (или RLAIF: Reinforcement Learning from AI Feedback)> -> таких closed loops было больше 100 за последние 12 часов без деградации / крашей / зависаний. -> пытаюсь понять как настраивать режимы для исследований и потом применений / реализаций Вот пример само эволюции в контуре зацикленном:
🔄 Lock-Screen Evolution | Cycle 64
💵 Бюджет сессии: $2.10 (Cycle Cost: $0.000)
💻 Compute Mode: ⚡ Zero-Cost Fast Path
💾 Prompt Caching: (Idle)
🌐 OSINT Searches (Perplexity): 0 (Total: 102)
💡 Найдено гипотез: 1 (Total: 136)
🔬 Протестировано (Real Script): 1 (Total: 89)
📉 Audit: 0 false / 17 audited (FPR 95% upper: 17.6%)
⚡ Control Plane: 2 active policies enforced
✅ Внедрено сейчас: DCMCTS-v4 [c64-h01]
📉 Текущий базовый TCO (Total Cost of Ownership): 0.0100
🏆 Последние 5 активных оптимизаций (Promotion Receipts):
⚙️ MICROBENCH_PASSED: SGP-v1 [c60-h01]
Target: Execution Graph
Impact: DAG Transpositions снижены на 29%, Latency -10ms
TCO: 0.0100 → 0.0100 (Δ -0.0006)
Time: mutation 0.03s / eval 0.0s
🤖 Council: Approved (Statistically significant Δ)
⚙️ MICROBENCH_PASSED: SMTA-v4 [c61-h01]
Target: Retrieval Embeddings
Impact: Hubness skew 4.5->2.5, Recall@10 82.8%->89.2%
TCO: 0.0100 → 0.0100 (Δ -0.0006)
Time: mutation 0.03s / eval 0.1s
🤖 Council: Approved (Statistically significant Δ)
⚙️ MICROBENCH_PASSED: SMTA-v3 [c62-h01]
Target: Retrieval Embeddings
Impact: Hubness skew 4.1->2.3, Recall@10 82.9%->92.5%
TCO: 0.0100 → 0.0100 (Δ -0.0015)
Time: mutation 0.03s / eval 0.0s
🤖 Council: Verified (No additivity illusions found)
⚙️ MICROBENCH_PASSED: JPC-v3 [c63-h01]
Target: OSINT Context
Impact: Effective Rank 304->420, Token usage -49%
TCO: 0.0100 → 0.0100 (Δ -0.0011)
Time: mutation 0.03s / eval 0.0s
🤖 Council: Approved (Metrics cross-checked with baseline)
⚙️ MICROBENCH_PASSED: DCMCTS-v4 [c64-h01]
Target: Rollback Trajectories
Impact: Rollback Recall вырос до 88.8%, Hallucinations -12.1%
TCO: 0.0100 → 0.0100 (Δ -0.0016)
Time: mutation 0.03s / eval 0.0s
🤖 Council: Approved (Metrics cross-checked with baseline)
🚀 Статус: Система работает в режиме РЕАЛЬНОГО ИСПОЛНЕНИЯ (V2).

Кратко (AI)

Автор описывает успешное внедрение концепции Closed-Loop Reflexion (RLAIF) для создания самоэволюционирующей системы ИИ-агентов. Система провела более 100 циклов оптимизации без сбоев, внедряя улучшения в алгоритмы поиска, обработки контекста и снижения галлюцинаций.

0

Обсуждение

0
В

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