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Capture task outcomes, score performance, and derive rules as token priors for continual learning without model weight changes. Use for post-task feedback, experience capture, pattern extraction, and learning from mistakes. Achieves continual learning for $18 per 100 samples vs $10k fine-tune cost. Triggers on "learn from experience", "capture patterns", "post-task analysis", "continual learning", "experience extraction".

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Instructions

Fonctions et usage

Capture task outcomes, score performance, and derive rules as token priors for continual learning without model weight changes. Use for post-task feedback, experience capture, pattern extraction, and learning from mistakes. Achieves continual learning for $18 per 100 samples vs $10k fine-tune cost. Triggers on "learn from experience", "capture patterns", "post-task analysis", "continual learning", "experience extraction".

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Exemples

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Historique source

Date d’indexation
2026-01-20
Mise à jour de l’index
2026-01-26
Branch
main

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