Nvidia, Pi'ye bir eklenti ekledi: Agent kendi araştırmasıyla 4 farklı optimizasyon buldu, Token'da en fazla %64 tasarruf sağlandı

动察 Beating AI hızlı haber: NVIDIA NVLabs, SoL-Pi'yi açık kaynak olarak yayınladı ve Coding Agent Harness "Pi"ye bir verimlilik optimizasyon katmanı ekledi. Araştırma ekibi, birden fazla Agent'ın Pi'nin çalışma izlerini analiz etmesini, optimizasyon önerileri sunmasını, kodu değiştirmesini ve otomatik olarak doğrulamasını sağlayan bir otomatik araştırma süreci kurdu. Başlangıçta 152 aday yön vardı, sonunda yalnızca 4 tanesi kaldı.

Bu 4 optimizasyonun tümü tekrarlanan ek yükü azaltmaya yönelik. Örneğin, kodu değiştirdikten sonra doğrudan testleri çalıştırmaya devam ederek bir model çağrısından tasarruf etmek; okunan büyük dosyaları ve uzun çıktıları önce yerel olarak depolayıp gerektiğinde almak; alt görev bittikten sonra bağlamın sıkıştırılıp sıkıştırılmayacağına karar vermek; çok uzun günlükleri önce daha ucuz bir modele önemli noktaları filtreletip ardından içeriğin gerçekten orijinal günlükten geldiğini doğrulamak.

EdgeBench'te SoL-Pi, orijinal Pi'ye kıyasla %45–%49 daha az Token kullanıyor ve maliyeti yaklaşık üçte bir daha düşük; Codex ve Claude Code'un yerel Harness'larına kıyasla %35–%64 daha az Token kullanıyor ve API liste fiyatlarına göre hesaplandığında maliyeti %50–%54 daha düşük.

Ancak tasarruf bir miktar yetenek kaybına yol açıyor; SoL-Pi, Pi'nin ortalama puanının yaklaşık %94'ünü koruyor; Terminal-Bench 4'teki 63 CPU görevinden 15'ini çözdü, Codex ve Pi ise 18'ini çözdü.