Фильтр Калмана в цикле правок ИИ: что он меняет и как это проверить
Помогает ли способ оценки шумных измерений принимать полезные изменения кода при одинаковых ролях, задачах и лимитах? Разбираю фильтр Калмана на простой учебной модели: как он соединяет прогноз и отзыв критика, чем отличается от регулятора и что происходит при коррелированных ошибках, выбросах и задержках. Затем проверяю четыре правила принятия правок в реальном цикле «автор — критик». Пилот завершён: 720 ответов модели, из них 144 для калибровки и 576 для оценки на шести задачах оптимизации Python-кода. В симуляции фильтр улучшил оценку состояния и уменьшил величину правок. В реальном пилоте все четыре режима достигли критерия успеха, а дополнительного преимущества Калмана обнаружить не удалось. К статье приложены ноутбук, исходники, результаты, графики и описание ограничений, а также готовый пакет для собственного эксперимента с агентами через OpenAI API — с инструкцией, калибровкой, паузой и возобновлением. Предлагаю всем желающим заняться исследованием, на каких реальных задачах рой ИИ-агентов, использующий фильтр Калмана, лучше или хуже обычного роя ИИ-агентов.
https://habr.com/ru/articles/1098756/
#обратная_связь #теория_управления #оптимизация_кода #фильтр_калмана #написание_кода #численное_моделирование #llm #ииагенты #сезон_код_будущего #рой_ииагентов