Mindenki, aki mesterséges intelligenciával dolgozik vagy fejleszt, ismeri azt az érzést, amikor újabb és újabb trendek és eszközök váltják egymást. A videó középpontjában Boris Churnney, a Claude Code megalkotójának nyilatkozatai állnak, amelyek szerint a fejlesztőknek rendszeresen el kellene távolítaniuk a saját maguk által fejlesztett AI rétegeiket, különös tekintettel a globális szabályokra, készségekre és hookokra.
Felmerül a kérdés: tényleg minden félévben szükség van a felépített tudásunk törlésére? Boris által javasolt ‘ablációs’ folyamat során a fejlesztők egyenként eltávolítják a szabályokat, majd visszahelyezik azokat, amelyekről bebizonyosodik, hogy valóban szükségesek. Ez a megközelítés segíthet abban, hogy ne tartsunk fenn túlzottan specifikus vagy felesleges irányelveket, amelyek már akadályozhatják az új generációs LLM-ek hatékonyságát.
Ugyanakkor a videó készítője felveti az ablatív eljárás árnyoldalait is: rendkívül drága lehet a tokenhasználat és időigényes, ha minden változtatást ilyen részletességgel tesztelünk. A vállalati környezetekben ráadásul ez gyakran nem is kivitelezhető. Megjelenik az a dilemma is, hogy az LLM-ek fejlődése mellett mely szabályokat érdemes megtartani, és mennyire életszerű mindent újraépíteni minden új modell megjelenésekor.
Az is szóba kerül, hogy a különböző AI rétegek (globális szabályok, készségek, alügynökök) között melyek azok, amelyeket valóban érdemes rendszeresen egyszerűsíteni. Az általános tanács: legfőképp a globális szabályoknál érdemes rendszeresen „tisztogatni”, míg a specifikusabb, projekt- vagy munkafolyamat-orientált tudást ritkábban szükséges módosítani.
