MIT und Sakana AI senken mit SIFT die Testkosten selbstoptimierender Coding-Agenten
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SIFT lässt ein separates Sprachmodell Kandidaten vergleichen, bevor teure Benchmark-Tests beginnen, und prüft parallel neue Änderungen. Auf dem Polyglot-Benchmark erreichte ein Lauf 35,1 Prozent Genauigkeit in weniger als fünf Stunden, mit 42 CPU-Stunden und rund 150 Dollar API-Kosten.
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