Apple Machine Learning Research опубликовала работу о среде SCLATE

Apple Machine Learning Research опубликовала 30 сентября 2026 года работу о SCLATE — среде для обучения и оценки агентов с непрерывным обучением, которая объединяет события бенчмарков и агентов в одном планировщике.

SCLATE использует гибридные симулируемые часы: во время работы агента они идут в реальном времени, а периоды простоя пропускают. Благодаря этому сценарий длительностью месяц можно сжать до нескольких часов.

Авторы перенесли в среду семь бенчмарков и сравнили десять конфигураций harness и памяти на десяти моделях. По результатам работы, дополнительная система памяти не всегда превосходила встроенную память harness.

В отдельном эксперименте постобучение Qwen3.5-4B с неизменёнными harness и системами памяти привело к тому, что модель стала читать в 6,8 раза меньше строк файлов, а результат на SWE-bench Verified вырос на 16,7 процентного пункта.