Trenowanie AI, żeby pisało kod, to jedno.
Trenowanie go, żeby używało narzędzi we właściwej kolejności, ogarniało stan aplikacji i nie rozwalało niczego po drodze? To już zupełnie inna bajka.
Nowy artykuł od Snowflake AI Research + UNC-Chapel Hill proponuje całkiem pragmatyczne podejście: wygenerować 1000 throwaway mini-apek, każda z bazą SQLite i API przez FastAPI + MCP, i pozwolić agentom trenować na tym.
Zamiast:
mieć kolejnego LLM udającego środowisko (który halucynuje stan),
albo klepać apki ręcznie (co się nie skaluje),
pozwalasz LLM-owi wygenerować CAŁE środowisko: bazę, API, zadania i kod weryfikujący.
Agent-student wchodzi w interakcje z deterministycznym, wykonywalnym kodem, a nie role-play modelem.
Jeśli stan bazy odpowiada oczekiwanemu rezultatowi — task zaliczony.
Autorzy twierdzą, że to:
✔️ lepsze niż trening na symulowanym środowisku LLM,
✔️ lepsze niż konwencjonalna synteza,
✔️ z mocną generalizacją poza rozkład (OOD) na kilku benchmarkach.
Link: https://tomaszs2.medium.com/llm-generated-1-000-crud-worlds-to-train-llm-2c603e93997f
#AI #LLM #MachineLearning #Python #FastAPI #SQLite #MCP #programowanie #technologia #vibecoding #Snowflake #research
Trenowanie go, żeby używało narzędzi we właściwej kolejności, ogarniało stan aplikacji i nie rozwalało niczego po drodze? To już zupełnie inna bajka.
Nowy artykuł od Snowflake AI Research + UNC-Chapel Hill proponuje całkiem pragmatyczne podejście: wygenerować 1000 throwaway mini-apek, każda z bazą SQLite i API przez FastAPI + MCP, i pozwolić agentom trenować na tym.
Zamiast:
mieć kolejnego LLM udającego środowisko (który halucynuje stan),
albo klepać apki ręcznie (co się nie skaluje),
pozwalasz LLM-owi wygenerować CAŁE środowisko: bazę, API, zadania i kod weryfikujący.
Agent-student wchodzi w interakcje z deterministycznym, wykonywalnym kodem, a nie role-play modelem.
Jeśli stan bazy odpowiada oczekiwanemu rezultatowi — task zaliczony.
Autorzy twierdzą, że to:
✔️ lepsze niż trening na symulowanym środowisku LLM,
✔️ lepsze niż konwencjonalna synteza,
✔️ z mocną generalizacją poza rozkład (OOD) na kilku benchmarkach.
Link: https://tomaszs2.medium.com/llm-generated-1-000-crud-worlds-to-train-llm-2c603e93997f
#AI #LLM #MachineLearning #Python #FastAPI #SQLite #MCP #programowanie #technologia #vibecoding #Snowflake #research
przecietnyczlowiek
2025-10-15 14:43:33
+1



