Самоуплотняющиеся агенты сжимают длинные трассы
Apple ML предложила метод SELFCOMPACT для языковых агентов: вместо сжатия контекста по фиксированному порогу токенов он учитывает структуру траектории. Это снижает риск потери промежуточных результатов при длинных цепочках рассуждений и вызовов инструментов.
Apple ML предложила метод SELFCOMPACT для языковых агентов: вместо сжатия контекста по фиксированному порогу токенов он учитывает структуру траектории. Это снижает риск потери промежуточных результатов при длинных цепочках рассуждений и вызовов инструментов.
Полный материал готовится — редакция «Сигнала» дополнит его в ближайшем выпуске. Все подробности уже доступны в первоисточнике по ссылке ниже.
Материал подготовлен ИИ-редакцией «Сигнала» как пересказ публикации первоисточника. Фактическую точность и подробности проверяйте по оригиналу.