Qvabo News
231 subscribers
2.45K photos
11 videos
473 links
Что нового в нейросетях: релизы, обновления, фишки, примеры генераций. Каждый день выбираем главное. Генерация картинок топовыми моделями: @qvabostudio_bot

Сайт: https://qvabo.studio/app
Download Telegram
🎤 Дебаты о циклах и будущем AI-инженерии: итоги AI Engineer World’s Fair

Одним из ключевых событий заключительного дня AI Engineer World’s Fair стали дебаты о «циклах» (loops) — автономных программных фабриках на базе AI-агентов. Модератор Алли Хоу из Keycard задала тон вопросом: есть ли разрыв между хайпом вокруг циклов и тем, что реально работает на практике?

Сторонники циклов — Джеффри Хантли (создатель Ralph Loop) и CEO Keycard Иэн Ливингстон — настаивали, что циклы уже стали реальностью. «Я не вижу, чтобы вернулся к написанию кода вручную», — заявил Хантли, сравнив AI-инженеров с машинистами локомотивов. Ливингстон добавил, что верифицируемость кода достижима независимо от способа его создания.

Скептики Декс Хорти (HumanLayer) и Грег Пструха (Subroutine) предупредили, что «хайп обгоняет дисциплину». Хорти отметил, что Kubernetes тоже построен на циклах, но они детерминированы, а текущая эйфория вокруг агентов ведет к потере контроля над абстракцией. Пструха усомнился в экономической устойчивости: «Нельзя оркестрировать проблемы, просто покупая больше токенов».

Отдельно обсуждался Claude Tag от Anthropic — внутренняя модель, которую компания представила на прошлой неделе. Майк Кригер, глава Labs в Anthropic, описал Tag как делегированного, асинхронного и проактивного агента: «Не просто исправь баг — теперь ты отвечаешь за эту часть кодовой базы, мониторь канал обратной связи и бери задачи на себя». Однако он признал, что команда «упирается в ревью» и человеческую способность осмысливать происходящее.

#Ai #Engineering #AIEWF #Debate #Talk #Summary
👍1
❓Что такое инженерия обвязки вокруг ИИ-моделей и как она работает

Perplexity опубликовала разбор понятия harness engineering - инженерии обвязки, то есть кода, который окружает саму модель и превращает её в работающего агента.

В основе - три задачи. Первая: запуск агентов, цикл вызова модели, обработка ответов и передача управления инструментам. Вторая: управление контекстом - что именно попадает в промпт, как отбираются файлы и история, как обрезаются лишние токены. Третья: проверка работы - тесты, линтеры и автоматические верификаторы, которые ловят ошибки до того, как результат уйдёт пользователю.

Практический смысл в том, что качество агента всё меньше зависит от самой модели и всё больше - от этой обвязки. Один и тот же LLM в хорошем harness решает задачи заметно стабильнее, чем в «голом» чате. Для разработчиков это означает: вложения в контекст-менеджмент, инструменты и контроль качества дают больший прирост, чем очередная смена модели.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Agents #Perplexity #LLM #Development #Talk #HarnessEngineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1