{"id":22935,"date":"2026-11-06T12:45:38","date_gmt":"2026-11-06T05:45:38","guid":{"rendered":"https:\/\/blogdee.com\/?p=22935"},"modified":"2026-11-06T12:45:38","modified_gmt":"2026-11-06T05:45:38","slug":"steelagent-%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%97%e0%b8%b3%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%84%e0%b8%b8%e0%b8%93%e0%b8%aa%e0%b8%a1%e0%b8%9a%e0%b8%b1%e0%b8%95%e0%b8%b4%e0%b9%80%e0%b8%ab%e0%b8%a5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogdee.com\/?p=22935","title":{"rendered":"SteelAgent: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e47\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 LLM \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19"},"content":{"rendered":"<p>SteelAgent \u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e42\u0e25\u0e2b\u0e30\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 Machine Learning \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1f\u0e0b\u0e02\u0e2d\u0e07 Language Model \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e19\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 SteelBench \u0e1e\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e27\u0e49 (held-out unit) \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 $R^2$ \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a gradient boosting \u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 0.859 \u0e1a\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d 0.113 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e47\u0e01\u0e44\u0e27\u0e49<\/p>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35 90% \u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48 91.0% \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07 37.6% \u0e1a\u0e19\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e27\u0e49<\/p>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1f\u0e34\u0e2a\u0e34\u0e01\u0e2a\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e1b \u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21 $R^2$ \u0e02\u0e2d\u0e07 gradient-boosting \u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 0.2534 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19 17 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07 0.358 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14<\/p>\n<p>\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e44\u0e1b\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14<\/p>\n<h3>\u0e28\u0e31\u0e1e\u0e17\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e27\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49<\/h3>\n<ul>\n<li>LLM &#8211; Language Model \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a<\/li>\n<li>Machine Learning &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/li>\n<li>Gradient Boosting &#8211; \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 Machine Learning \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li>$R^2$ &#8211; \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14<\/li>\n<li>Held-out unit &#8211; 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