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「AI Agent 趋势」找到 36 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…标集校准每个 Judge 的混淆模式，不只看总体一致率。 Judge 更新版本后重新跑锚点集。旧版和新版分数不能直接拼成一条无断点趋势。 LLM Judge 从规则到人工校准的流程 规则、盲评、多 Judge、换位和人工锚点共同降低单一裁判风险。 Goodhart 定律在 Agent 评估里怎样出现？ 奖励引用数量，模型开始堆无关链接。 奖励答案长度，模型增加重复背景。 奖励少调用工具，模型提前停止并用记忆补结论。 奖励某个 Judge 的总分，模型学习它喜欢的措辞和结构。 …
匹配正文：…评测，而不只是会调用现成接口。 如果目标是短视频理解、直播内容治理、商品图文检索或视频问答，我会倾向多模态；如果目标是代码、搜索、Agent、文档处理或语言推理，纯文本模型仍可能是更直接的主线。具体岗位边界要以公开职位说明和面试信息为准，不能把一家公司的内部数据规模、训练计划或技术路线当成已知事实。 两条路线的真实差异 维度 纯文本模型 多模态模型 输入与证据 文本、代码、结构化数据和工具结果 还要处理图像、音频、视频、空间与时间证据 主要难点 数据质量、推理与工具使用、长上…
…：曝光未点击可作为带噪候选，须考虑用户是否看见、位置与反馈延迟；与随机负样本、人工偏好及去偏方案做对照。 3. 系统集成：RAG与Agent的深度融合 用户Query → Agent规划（意图识别→工具调用）→ RAG检索实时热点/库存 → 生成式模型融合多源信息 → 交互式澄清（多轮）→ 最终推荐 RAG增强：接入实时笔记池、趋势话题，解决生成内容"过时"问题 Agent协同：支持多轮对话式推荐，主动询问偏好（如"喜欢户外还是室内活动？"），突破单次请求的信息局限 4. 应…
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