🤖 Представлен ANDES для автоматизации обучения LLM
Разработан фреймворк ANDES (Agent Native Data Evolving Synthesis) для автоматизации этапа post-training больших языковых моделей. Вместо ручного поиска данных система использует специализированные навыки синтеза и механизм Self-Evolving World Tree Routing для эффективной навигации.
🌍 Это решает проблему «агентского разрыва», когда сложные задачи поиска перегружают контекстное окно агентов. Технология позволяет достигать SOTA-результатов на бенчмарках вроде PostTrainBench, используя менее мощные базовые модели за счет высокого качества данных.
👤 Система приближает эру автономных ИИ, способных самостоятельно «обучать» другие модели без ручной разметки. При этом сохраняются риски нарушения IP при использовании защищенного контента для синтеза.
Источник 1: https://arxiv.org/abs/2606.01279 Источник 2: https://github.com/zzy1127/ANDES