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「AI Agent 理解」找到 286 条内容
按专题浏览 →匹配正文：训练一个会搜索、访问、计算和综合证据的 Agent，要从一批值得研究的问题开始，不能跳过种子设计直接生成轨迹。 这批问题就是种子数据。 种子很小，却决定后面所有扩写、轨迹生成和训练的方向。如果种子九成是“搜一次就能回答”的事实题，后面即使扩成很多条，模型学到的仍然是默认 Search；如果种子都来自同一个领域或一种表达，模型换个对象就可能失效。 更麻烦的是，真实日志、专家编写、公开数据和模型扩写各有偏差。日志贴近用户，但可能含隐私、噪声和现有产品偏见；专家题质量高，却容易从理…
匹配正文：…、跨来源或跨步骤收集信息，对齐版本与条件，某一步结果还会影响下一步研究路径；单纯增加文字没有这种效果。 题目变难的同时，必须仍然可理解、可执行、可核验。含糊任务只会让模型学会不断搜索，无法形成真正的研究能力。 所以面试官真正想问的是： 怎样从简单种子构造复杂问题，如何控制推理结构与答案可验证性，怎样发现伪多跳、实体替换失效和证据泄漏，又如何证明生成题确实更难而不是更长？ 复杂问题首先要有“必要路径” 简单事实题通常有一个对象、一条关系和一个直接答案。 复杂研究题至少需要多个不…
学习内容与项目面试，在同一条路上。
匹配正文：第一次训练 Agent 时，团队很容易被一个明显变化鼓舞：模型终于能稳定输出结构化 tool call，JSON 也不再频繁报错。 但把问题换成“什么是人工智能”，它仍然先调 Search；遇到简单计算，也不一定选择合适工具；即使工具调用成功，最终答案还可能不完整。 这不是一个矛盾结果。 格式学习、工具策略和答案能力本来就是不同层次。SFT 可以很快让模型模仿外壳，却未必已经学会在不同情境下做选择，更不能保证它能从工具结果中组织完整答案。 现有首次训练记录正好提供了一个可以诚…