Задачи оптимизации для ИИ-агентов и самообучающихся моделей

matroid and knapsack center problems ( https://share.google/aimode/sQyoscIvpZLA81BRu ) • можно себе забрать и что-то оптимизировать 1. Кейс: Формирование датасетов для Self-Evolving LLM (Dynamic Data Selection) Чтобы ИИ рекурсивно улучшал сам себя (RSI), он должен генерировать терабайты синтетических данных (задач, кода, рассуждений), а затем обучать на них следующую версию своей модели (например, как в архитектурах ИИ-агентов 2026 года). Но если скормить модели все сгенерированные данные, она деградирует (произойдет коллапс модели). Нужно выбрать идеальные «якорные» примеры. 2. Кейс: Распределение контекста и памяти у ИИ-агентов (Data-Minimal LLM Agents) В 2025–2026 годах трендом стали суперагенты, которые работают неделями над одной задачей (как OpenAI «automated research intern» концепты). Они обладают гигантскими базами знаний (графами связей). Когда агент решает задачу, он не может затолкнуть всю свою память в контекстное окно LLM (это дорого и модель начинает «галлюцинировать»). 3. Кейс: Топология «Ульев Агентов» (Multi-Agent Swarm Layout) Один ИИ-агент не может построить AGI, поэтому лаборатории создают рои (swarms) специализированных агентов: агент-кодер, агент-тестировщик, агент-аналитик 4. Кейс: Безопасность AGI и Alignment (Fairness & Safety Constraints) При рекурсивном самосовершенствовании (RSI) есть риск, что ИИ в погоне за эффективностью оптимизирует код так, что нарушит базовые этические или безопасные границы.