RealFeedApp beta
- flow-1 находит ошибки в 23 раза дешевле GPT-6-sol
Модель Flow-1, обученная с помощью reinforcement learning, анализирует следы агентов, сопоставляя качество обнаружения с GPT-6-sol, но снижая затраты в 23 раза. Она работает внутри агента Signals, обрабатывая трассировки как репозиторий с файлами для поиска логических ошибок.
- Область
- применение языковых моделей
- Что сделали
- Создали модель flow-1, которая анализирует логи работы агентов с помощью обучения с подкреплением, чтобы находить скрытые сбои и объяснять их причины.
- Зачем это
- Это позволяет командам проверять все записи о работе агентов в реальном времени, вместо того чтобы случайно находить ошибки, что делает разработку более надежной и снижает затраты.
#flow-1#reinforcement learning#agent traces#signals agent#llm
