2. Google / YouTube — агент самостоятельно ищет новые способы улучшения обучения моделей

Статья: Self-Evolving Recommendation System: End-To-End Autonomous Model Optimization With LLM Agents

Ребята тоже автоматизируют процесс улучшения рекомендательных алгоритмов. Но подход немного отличается от Kuaishou. Основной фокус здесь — поиск новых способов обучения существующих моделей. Причём агент может самостоятельно исследовать пользовательские данные и находить новые обучающие сигналы 🔎. Для этого Google создала три специализированных агента:

Optimizer Agent ⚙️: предлагает изменения алгоритмов оптимизации и параметров обучения.

Architecture Agent 🏗: изменяет архитектуру нейросети и проверяет новые компоненты.

Reward Agent 🧠: исследует пользовательское поведение и предлагает изменения функции вознаграждения.