SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Analiza / Opinia

GitHub skrócił wyjście z terminala i zapłacił za to więcej

GitHub podpiął do Copilota RTK, narzędzie skracające wyjście z powłoki, i na własnych benchmarkach agentowych zadanie wyszło średnio drożej, bo model wracał po wycięty fragment i tracił kolejne tury. Cztery poprawki, które trafiły do Copilot CLI, łączy to, że żadna nie wyrzuca informacji bezpowrotnie: wycięcie numerów linii z odczytu plików zbiło koszt inferencji o około 5% na benchmarkach i 3% dziennie u użytkowników, a dwukrotne skrócenie promptu dało 2,9% taniej, ale po cichu zamieniło sugestię o równoległości w regułę kolejkowania i regresję wyłapali dopiero użytkownicy.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Analiza / Opinia  ·  5 min  · 

GitHub skrócił wyjście z terminala i zapłacił za to więcej
Ilustrację przygotowała AI.

Kiedy agent do programowania czyta wynik polecenia z terminala, ktoś za to płaci. Odruch jest więc oczywisty: skrócić to, co wraca z każdego wywołania narzędzia, bo krótsza odpowiedź to mniej tokenów, a mniej tokenów to niższy rachunek. GitHub sprawdził ten odruch na własnym agencie i dostał wynik odwrotny do założenia.

Zespół podpiął do Copilota RTK, narzędzie skracające wyjście z powłoki, zanim zobaczy je model. Całość poszła przez własne benchmarki agentowe, które stawiają przed agentem prawdziwe zadania programistyczne i liczą, jak często dowozi robotę do końca. Odpowiedzi faktycznie zrobiły się krótsze. Tyle że kiedy w wyciętym fragmencie kryło się coś istotnego, model wracał po oryginał albo puszczał polecenie jeszcze raz, a każda taka próba to kolejna tura i kolejny kawałek kontekstu ciągnięty dalej. W ich integracji i przy ich konfiguracji benchmarków zadanie wychodziło średnio drożej i dłużej niż bez kompresji. GitHub od razu zaznacza, że wynik dotyczy tego, co testowali, a nie każdej konfiguracji RTK ani kompresji wyjścia w ogóle.

"Zaoszczędziliśmy lokalnie, a wydaliśmy więcej globalnie", piszą Erik Krogh Kristensen i Napalys Klicius, inżynierowie GitHuba, w opisie czterech zmian, które ostatecznie trafiły do Copilot CLI. Procenty, które podają, są dla mnie mniej ciekawe niż to, co łączy wszystkie cztery poprawki: żadna nie wyrzuca informacji bezpowrotnie, bo albo wycina robotę, której model nigdy nie potrzebował, albo zostawia ścieżkę powrotu do pełnego oryginału.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Taniej o 67%, bo Copilot przestał pytać o model
Analiza / Opinia

Taniej o 67%, bo Copilot przestał pytać o model

4 min

GitHub wypuścił Project HydraFusion, funkcję, która odbiera programiście wybór modelu i sama decyduje, czy zgłoszenie pójdzie jednym wywołaniem, kaskadą z bramką jakości, czy do recenzenta z zupełnie innej rodziny modeli. Na TerminalBench 2.1 wyszło o 67% taniej niż z samym Claude Opus 5, a jakość o 4,9 punktu wyżej, co robi różnicę, odkąd GitHub w czerwcu przestawił Copilota z ryczałtu na rozliczanie za tokeny. Płaci się za to widocznością, bo przy gorszym wyniku nie wiesz, który tryb się odpalił, a sam GitHub zaznacza, że liczby pochodzą z kontrolowanych przebiegów.

Dlaczego lepsze narzędzia popsuły recenzenta kodu w Copilocie
Premiera / Narzędzie

Dlaczego lepsze narzędzia popsuły recenzenta kodu w Copilocie

3 min

GitHub podmienił narzędzia, którymi jego agent do recenzji kodu w Copilocie przeszukuje repozytorium, na wspólny uniksowy zestaw z Copilot CLI, i wyszło odwrotnie: recenzja podrożała, a agent łapał mniej problemów. Napalys Klicius prześledził zapisy przebiegu i zobaczył, że agent zwiedzał całe repozytorium zamiast badać jeden pull request, bo odziedziczył instrukcje pisane pod interaktywną pracę CLI. Przepisanie ich pod rytm recenzenta obniżyło koszt o około 20% przy tej samej jakości. Morał: na cudzym frameworku dziedziczysz nie tylko narzędzia, ale i zaszyte w ich opisach założenia o pracy.

Copilot dołożył pierwszy otwarty model, tańszy i wyraźnie słabszy
Model / Badania

Copilot dołożył pierwszy otwarty model, tańszy i wyraźnie słabszy

3 min

GitHub Copilot po raz pierwszy dopuścił do menu model z otwartymi wagami, Kimi K2.7 od chińskiego Moonshot AI, na razie na podstawie wpisu na blogu Microsoftu, a nie oficjalnego ogłoszenia GitHuba. Cała rzecz to jeden kompromis: taniej, ale słabiej, bo na testach kodowania model ustępuje czołówce, za to autonomiczna sesja agenta schodzi z około 0,55 do 0,07 dolara. Broni się jeden wynik, 60,4% na SWE-Bench Verified, ale uruchomienie pełnej wersji u siebie to około 577 GB pamięci, więc realną drogą i tak zostaje tańsze API.