Concetto · 2 novità
Post-Training
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Cronologia
- MemT-1.0: Towards Memory-Native Evolution['Permette di implementare capacità di memoria nativa senza dipendere da sistemi RAG esterni, riducendo la latenza e i costi infrastrutturali.', 'Consente a sviluppatori che lavorano su AI locale o agenti autonomi di gestire contesti lunghi (fino a 128K tokens) con un consumo di storage drasticamente inferiore rispetto al KV cache completo.']
- Post-Training Leaves Behavioral Shadows on Unrelated DecisionsPer gli sviluppatori che lavorano con LLM, agenti e AI locale è cruciale comprendere come le capacità apprese in un contesto possano influenzare decisioni o output non correlati senza esplicito fine-tuning. Questa ricerca evidenzia rischi di trasferimento indesiderato (shadowing) ma offre anche una via per distillazione efficiente tramite ATD.