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「Agent 评估」找到 231 条内容
按专题浏览 →匹配正文:…求复用视觉 KV Cache 只有在前缀完全兼容且实现明确支持时才安全。为补充视觉调用设置预算、超时和降级路径。 4. 评测 分别评估感知准确率、OCR/定位质量、观察覆盖率、答案正确性、视觉忠实度、拒答质量、延迟和成本;同时保留端到端 bad case,区分感知错、信息传递丢失和文本推理错。 图解 弱多模态+强文本模型怎么协同?图解
匹配正文:…布与简洁先验的偏离,避免过度展开 Outcome-only RL:只有终局正确性奖励时,模型不必然学出最短或逐步正确的推理;应分别评估正确率、长度和失败模式。 3. 蒸馏压缩 可用teacher生成并验证的样本训练student输出短解释或直接答案;仅做输入→答案SFT,不能证明模型已经把teacher的推理过程转成内部隐状态。 二、提示策略(零样本/少样本) 策略 示例 关键词触发 "用3个关键词思考,然后直接回答" 角色限定 "你是一位专家,请给出最简洁的推理" 格式强制…
匹配正文:答案要点 明确Reflection的定义(自我观察-评估-修正的闭环) 说明在单智能体内的作用(错误识别、策略优化) 说明在多智能体协作中的作用(通信质量提升、冲突消解、共识达成) 举例典型实现方式(如Reflexion、Self-Refine等框架) 提及与ReAct、CoT的区别与结合 Reflection机制的核心功能 本质定义:让智能体具备"自我观察→评估→修正"的元认知能力,形成执行-反馈-改进的闭环。 单智能体层面 错误识别:检测自身输出的事实错误、逻辑漏洞或目标…
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