ファインチューニングの時代は、終わるかもしれません。 スタンフォード大学が、AIを賢くするための新たな手法「Agentic Context Engineering (ACE)」を発表しました。 AIが、成功例と失敗例を元に、プロンプトを自律的に書き換えることで、自己学習していく、衝撃のアプローチです。
1. AIが自らプロンプトを育てる仕組み ACEは3つの役割で機能します。 - 生成 (Generator): タスクを実行 - 内省 (Reflector): 成功と失敗を評価 - キュレーター (Curator): 重要な学びだけをコンテキストに反映
2. 驚異的な成果 その結果は驚くべきものです。 - AppWorldでGPT-4搭載エージェントを10.6%上回る性能 - 金融分野の推論で8.6%性能向上 - コストを80%、遅延を86.9%削減 しかも、これら全てを「AIが自律的に導き出したフィードバックのみ」で達成しています。
3. ファインチューニングとの本質的な違い ファインチューニングが「モデルの重み」を更新するのに対し、ACEは「モデルの理解」を更新します。
今僕たちが開発しているNoimosAIの自律学習もかなりこれに近い仕組みで成り立っています。まだ、テスト段階にはなりますが、メモリーに成功例、失敗例が貯蓄されていって自律的にAIがそれをアップデートする形です。 https://x.com/kosuke_agos/stat...
@kosuke_agos スタンフォードのAIグループは、凄いな。
@kosuke_agos 画像作成だとCopilotがこれやってくれるんだよな
@kosuke_agos もう子育てと同じだねw 子育て経験あるやつしか勝たん
@kosuke_agos シンギュラリティの先駆け？
Close enough, welcome back Obito Uchiha
