Curating Always-Loaded Context for LLM Agents: A Capacitated Assortment Model with Censored Feedback
At the start of every session, LLM agents load a fixed context file, such as $\texttt{AGENTS.md}$. Each loaded token in the file is charged again in every later round of the session, and these files can degrade performance as they grow in size. However, in practice, human or…
- 01.At the start of every session, LLM agents load a fixed context file, such as $\texttt{AGENTS.md}$
- 02.Each loaded token in the file is charged again in every later round of the session, and these files can degrade performance as they grow in size
- 03.However, in practice, human or…
Материал представлен в формате расширенного аналитического дайджеста.
Читать полную версию в первоисточникеСвязанные материалы
Все материалы →Пять странных подробностей из заявки Anthropic на IPO
Anthropic наконец-то подала в SEC свой проспект S-1, документ, призванный дать инвесторам возможность заглянуть под капот ее бизнеса: от того, сколько ее руководители зарабатывают и планируют потратить миллиарды на IPO, до рисков, которые могут подорвать ее амбиции. В более чем…
Anthropic’s IPO filing reveals its strategy for keeping enterprise customers hooked
Anthropic’s S-1 shows more than half of its $100,000-plus customers now use both the Claude Platform and a first-party app, a cross-selling playbook reminiscent of Amazon that’s making enterprise customers stickier.
FairStress: тест на демографическую справедливость моделей
📌 FairStress: тест на демографическую справедливость моделей Институт Аллена опубликовал набор FairStress для проверки того, меняет ли языковая модель своё решение о человеке из-за его расы, пола, религии, возраста, инвалидности или ориентации в сферах найма, кредитования,…