Ciclo de Adaptação de Habilidades para Novos Modelos
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Ciclo de Adaptação de Habilidades para Novos Modelos Um fluxo de trabalho baseado em loops para atualizar e avaliar habilidades de um novo modelo de IA, usando comparação cega e iteração para garantir a melhora.
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Escreva um loop (faça um modelo fazer isso!) que tenha o Opus 5:
- faça uma primeira passada de atualização nas suas habilidades para torná-las melhores para o Opus 5
- crie um conjunto de tarefas de teste para cada habilidade, como um benchmark
- execute cada tarefa de teste no Opus 5 com a nova habilidade, e no Opus 4.8 com a antiga
- tenha um modelo separado comparando às cegas os resultados (estilo Gauntlet Loop)
- itere repetidamente até que o Opus 5 + habilidades atualizadas seja consistentemente melhor nos conjuntos do que o Opus 4.8 + habilidades antigas
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