ServiceNow описала систему генерации данных для корпоративных агентов
ServiceNow-AI представила AutoSynthData — подход к созданию обучающих данных для корпоративных AI-агентов на основе ошибок целевой модели и результатов более сильной модели-учителя.
В статье на Hugging Face, опубликованной 2 октября 2026 года, ServiceNow-AI описала AutoSynthData — систему для подготовки обучающих данных корпоративных агентов. По словам авторов, она выявляет слабые места целевой модели, а затем использует успехи более сильной модели-учителя, чтобы определить, чему обучать систему дальше.
AutoSynthData генерирует новые задачи, связанные с найденными пробелами, и проверяет их выполнимость и результат. В описании ServiceNow-AI подчёркивается, что задания должны соответствовать реальной работе в конкретной среде, учитывать используемые системы и правила, а также иметь надёжный способ проверки успеха агента.
По мере улучшения модели учебная программа смещается к тем возможностям, которые по-прежнему даются ей хуже. Такой подход призван превратить отдельные сбои агента в набор разнообразных тренировочных сценариев для дальнейшего обучения.
Почему это важно
Для корпоративных агентов общих тестов недостаточно: им нужно корректно работать с конкретными системами, данными и процедурами. Автоматизация создания таких задач может ускорить адаптацию моделей к рабочим средам.
