gonzo-обзоры ML статей
@gonzo_ML
Классно, когда на Arxiv публикуют sci-fi.
Была летом практическая работа про Context Engineering ("A Survey of Context Engineering for Large Language Models", https://arxiv.org/abs/2507.13334, ревью) на 166 страниц с описанием всех актуальных на тот момент практик. Теперь прилетела работа футуристическая ("Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering", https://arxiv.org/abs/2510.26493, ревью). Эта на скромные 28 страниц, зато какие!
В этой статье «инженерия контекста» рассматривается не как недавний тренд эпохи LLM, а как давно развивающаяся дисциплина с более чем двадцатилетней историей. Авторы предлагают систематическую теоретическую основу, определяя эту практику как процесс снижения энтропии — преобразования высокоэнтропийных человеческих намерений в низкоэнтропийные, понятные машине форматы. Они вводят новую четырёхэтапную эволюционную модель (от Context Engineering 1.0 до 4.0), которая соотносит развитие дисциплины с ростом интеллекта машин — от примитивных вычислений до гипотетического сверхразумного ИИ. Эта структура организует существующие практики по трём основным направлениям: сбор, управление и использование контекста, предлагая всеобъемлющую таксономию паттернов проектирования для создания сложных ИИ-агентов.
Подробнее: @gonzo_ML_podcasts1262
Была летом практическая работа про Context Engineering ("A Survey of Context Engineering for Large Language Models", https://arxiv.org/abs/2507.13334, ревью) на 166 страниц с описанием всех актуальных на тот момент практик. Теперь прилетела работа футуристическая ("Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering", https://arxiv.org/abs/2510.26493, ревью). Эта на скромные 28 страниц, зато какие!
В этой статье «инженерия контекста» рассматривается не как недавний тренд эпохи LLM, а как давно развивающаяся дисциплина с более чем двадцатилетней историей. Авторы предлагают систематическую теоретическую основу, определяя эту практику как процесс снижения энтропии — преобразования высокоэнтропийных человеческих намерений в низкоэнтропийные, понятные машине форматы. Они вводят новую четырёхэтапную эволюционную модель (от Context Engineering 1.0 до 4.0), которая соотносит развитие дисциплины с ростом интеллекта машин — от примитивных вычислений до гипотетического сверхразумного ИИ. Эта структура организует существующие практики по трём основным направлениям: сбор, управление и использование контекста, предлагая всеобъемлющую таксономию паттернов проектирования для создания сложных ИИ-агентов.
Подробнее: @gonzo_ML_podcasts1262
Telegram
gonzo_ML_podcasts
За пределами промптинга: история и будущее инженерии контекста
Название: Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering
Авторы: Qishuo Hua, Lyumanshan Ye, Dayuan Fu, Yang Xiao, Xiaojie Cai, Yunze Wu, Jifan Lin, Junfei Wang, Pengfei Liu
Статья: https://arxiv.org/abs/2510.26493
Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/context-engineering-20-the-context
Код: https://github.com/GAIR-NLP/SII-CLI
# TL;DR
? О чём статья?
В этой статье «инженерия контекста» рассматривается не как недавний тренд эпохи LLM, а как давно развивающаяся дисциплина с более чем двадцатилетней историей. Авторы предлагают систематическую теоретическую основу, определяя эту практику как процесс снижения энтропии — преобразования высокоэнтропийных человеческих намерений в низкоэнтропийные, понятные машине форматы. Они вводят новую четырёхэтапную эволюционную модель (от Context Engineering 1.0 до 4.0), которая соотносит развитие дисциплины с ростом интеллекта машин — от примитивных вычислений до гипотетического сверхразумного ИИ. Эта…
? 15
? 8
? 3
97 5.4K
Обсуждение 0
Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.
Обсудить в Telegram