Autonome Optimierung

PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher und Microsoft Research stellen mit Arbor ein KI-Framework vor, das autonome Optimierung von Software nicht als endlose Trial-and-Error-Schleife ausführt, sondern als kumulativen Lernprozess. Der Ansatz nutzt eine Hypothesen-„Tree“-Struktur, isolierte Experimente in separaten Git-Worktrees und eine harte Merge-Gate-Prüfung gegen einen gehaltenen Evaluator. In Benchmarks erreicht Arbor laut Bericht mehr […]