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Co-Evolving Harnesses and Models: On-Policy Correction Helps Weaker Models Catch Up Where Imitation Fails
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers developed an on-policy correction method that lets smaller models match stronger models' performance on enterprise tasks by co-evolving system prompts and fine-tuning together.
- なぜ重要か
- Teams building cost-effective AI agents for domain-specific enterprise work need better ways to adapt smaller models without expensive frontier model inference.
- 注意点
- The method was tested on seven enterprise tasks with specific model pairs; generalization to other domains, model sizes, or task types remains unclear.
- agent
- agentic
- prompt
- fine-tun
この話題の背景にあるパターン
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Corrective RAG (CRAG)
- Eval-Driven Development (Agent CI)
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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