Фильтр Калмана в цикле правок ИИ: что он меняет и как это проверитьПомогает ли способ оценки шумных измерений принимать ...

Фильтр Калмана в цикле правок ИИ: что он меняет и как это проверитьПомогает 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...