AI bespaart tijd – waarom voelt het dan toch als valsspelen?

arXiv:2606.18284v1 — Aankondigingstype: nieuw. Samenvatting: De beperkende hulpbron voor het trainen van agenten via reinforcement learning (RL) is steeds vaker het aanbod aan grenstaken: geldige, oplosbare taken die nét moeilijk genoeg zijn om het huidige model te trainen. Naarmate redeneer- en agentmodellen verbeteren, raken vaste taakverdelingen verzadigd, terwijl naïeve synthetische generatie taken oplevert die triviaal, onmogelijk of slecht gesteld zijn. Het trainen van een taakgenerator met RL om validiteit en leerbaarheid te optimaliseren kan dit knelpunt aanpakken.