Как память ИИ-агента уберегла его от ложного отчёта и заставила отказаться от собственной фичи

ИИ-агент на основе своей памяти предотвратил публикацию ложного отчёта, выявив, что идея уже провалилась на реальных данных. В другом случае память показала, что добавление глобальной важности узлов в ранжирование ухудшает качество, и агент удалил эту фичу. Разработчики делятся опытом создания системы vecmory — «памяти по смыслу», которая помогает агенту не повторять прошлые ошибки.

Корпоративный ИИ за 10 млн долларов отклонил научную статью — и оказался прав по форме, но не по сути

Корпоративная модель ИИ дала негативный отзыв на статью о самоорганизованной критичности с нарушением причинности, что объясняется фундаментальными ограничениями LLM: неспособностью распознавать новые структуры, невыпуклость ландшафта и смешение сигнала с шумом. Статья предлагает смену парадигмы: от накопления знаний к диагностике состояния системы.