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A coisa que é emocionante *para mim* sobre o anúncio das "habilidades de agente" da @AnthropicAI é que isso fornece um passo em direção ao aprendizado contínuo.
- Em vez de atualizar continuamente os pesos do modelo, os agentes que interagem com o mundo podem adicionar continuamente novas habilidades.
- O cálculo gasto em raciocínio pode servir a um duplo propósito de gerar novas habilidades (neste momento, o trabalho que vai para o raciocínio é em grande parte descartado após a realização de uma tarefa).
Imagino que vastas quantidades de conhecimento e habilidades serão armazenadas fora dos pesos de um modelo. Parece natural destilar parte desse conhecimento nos pesos do modelo ao longo do tempo, mas essa parte me parece menos fundamental.
Há muitas coisas boas sobre armazenar conhecimento fora do modelo
- É interpretável (basta ler as habilidades)
- Você pode corrigir erros (as habilidades / conhecimentos estão em texto simples, então são fáceis de atualizar)
- Deve ser altamente eficiente em termos de dados (da mesma forma que o aprendizado em contexto é eficiente em dados)

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