Файн-тюнинг забывает, RAG теряет контекст: гиперсети строят модель для агента по требованию

Статья разбирает проблемы внедрения AI-агентов в продакшн: дообучение вызывает забывание знаний, а RAG теряет точность при росте контекста. Авторы указывают на фундаментальные ограничения механизмов внимания и предлагают гиперсети как способ динамически создавать модели под задачи агента. Это решение должно снизить необходимость человеческого контроля при длительной работе систем.