IBM Research

Najnowsze wiadomości, modele i ich zmiany.

Najnowsze wiadomości

Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

ALTK-Evolve od IBM poprawia agentów obsługi klienta dzięki wyuczonym wskazówkom w promptach, bez douczania modelu

ALTK-Evolve od IBM Research wydobywa krótkie reguły zachowania z wcześniejszych prób agenta na zadaniach treningowych i dołącza je do system promptu podstawowego agenta ReAct działającego na GPT-4.1. W benchmarku obsługi klienta τ²-bench (domeny retail i airline) to podejście oparte na uczonej pamięci podniosło dokładność i niezawodność bez aktualizacji wag modelu i bez ludzkiej anotacji. Pełny zestaw wskazówek „lossless” podniósł wynik agenta GPT-4.1 do Pass^4 = 67,5% w retail — najwyższy wynik w migawce rankingu z 12 października 2026, przewyższając nawet model douczony specjalnie na syntetycznych danych retail. Technika poprawiła też agenta opartego na zaawansowanym GPT-5.5 w zadaniach airline, wynosząc go na szczyt tego rankingu.

34 min temuHugging Face

Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Wydano llm-d 1.0: otwartoźródłowy stos wnioskowania Kubernetes-native dojrzały do produkcji

Red Hat, IBM i Google ogłosiły llm-d 1.0 — rozproszony system obsługi wnioskowania LLM natywny dla Kubernetes, który wykroczył poza demonstrowanie pojedynczych technik wydajnościowych i stał się gotowy do pełnej eksploatacji produkcyjnej. Wersja dodaje wielodostępową kontrolę jakości usług, operacje bez przestojów oraz obsługę świadomą agentów, dzięki czemu ten sam endpoint może efektywnie obsługiwać zarówno ludzi, jak i autonomiczne agenty. W jednym teście router świadomy prefiksów llm-d osiągnął 97% ponownego wykorzystania cache w obciążeniu agentowym związanym z kodowaniem, a IBM/Red Hat uruchomili 3000 jednoczesnych agentów inżynierii oprogramowania za 5-10 razy mniej niż koszt tego samego modelu jako usługi hostowanej.

4 godz. temuIBM Research