SIFT: So senkt ein neues Framework die Kosten selbstverbessernder Coding Agents
LONDON (IT BOLTWISE) – MIT und Sakana AI stellen mit SIFT ein Framework vor, das die Bewertung selbstverbessernder Coding Agents deutlich gĂĽnstiger macht. Statt jede vorgeschlagene Codeänderung vollständig zu testen, lässt SIFT ein KI-Modell Kandidaten paarweise gegeneinander antreten. Die Ergebnisse werden danach ĂĽber ein regularisiertes Bradley-Terry-Modell zu einer Rangliste zusammengefĂĽhrt. In Benchmarks wie Polyglot erreicht […]
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