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张小明 2026/1/16 15:56:24
网站备案接入商,wordpress 用户登录记录,怎么注册一家公司,nike网站建设分析一篇长达51页的论文研究了自ChatGPT以来的主要智能体#xff0c;给出参考框架#xff1a;适应性是其中关键。为什么Agent在演示时无所不能#xff0c;到了实际场景却频频拉胯#xff1f;一篇长达51页的论文研究了自ChatGPT以来的主要智能体#xff0c;给出参考框架#x…一篇长达51页的论文研究了自ChatGPT以来的主要智能体给出参考框架适应性是其中关键。为什么Agent在演示时无所不能到了实际场景却频频拉胯一篇长达51页的论文研究了自ChatGPT以来的主要智能体给出参考框架适应性是其中关键。智能体定义上不是只会被动回答的AI而是能自己规划、用工具比如搜索引擎、代码编译器、数据库、记东西一步步完成复杂任务。当遇到新任务、新环境时不需要重造一个新的智能体而是通过 “微调自己” 或 “优化工具”快速适配需求比如从写普通代码适配到写垂直行业代码。这篇论文作者阵容豪华来自UIUC、斯坦福、普林斯顿、哈佛、UC伯克利等12所高校的三十多位研究者联手由UIUC的韩家炜教授团队领衔共同一作Pengcheng JiangJiacheng LinZhiyi Shi为UIUC博士生。Agent“适应性”的四个象限团队认为当前Agent系统的核心瓶颈在于适应性模型如何根据反馈信号调整自身行为。为此他们提出了一个2×2的分类框架把现有的适应方法切成了四大范式。第一个维度是“优化谁”是优化Agent本身Agent Adaptation还是它调用的工具Tool Adaptation。第二个维度是“信号从哪来”是来自工具执行的结果还是来自Agent最终输出的评估。据此分成四类A1范式让Agent根据工具执行的反馈来学习比如代码能不能跑通、检索结果准不准。A2范式则是用Agent的最终答案作为优化信号典型代表就是DeepSeek-R1这类用强化学习训练推理能力的工作。T1范式是即插即用工具独立训练好Agent直接调用比如SAM、CLIP这些预训练模型。T2范式让工具反过来根据Agent的输出来优化自己形成一种共生适应的关系。这样分类之后有两个好处开发遇到问题时不用盲目试错。想让AI更擅长工具的使用细”就选 A1想让整体推理更靠谱就选A2想让工具通用好用就选T1想让工具适配特定AI就选 T2。另外也明确了trade-off。改AIA1/A2灵活但成本更高需要重新训练模型。改工具T1/T2省钱但受限于 AI 本身的能力。论文中还有一个关键发现T2范式的数据效率远超A2范式。以检索增强生成任务为例Search-R1采用A2范式端到端训练Agent需要约17万条训练样本。而采用T2范式只训练一个轻量级的搜索子智能体来服务冻结的主模型仅用2400条样本就达到了相当的效果。数据量减少了约70倍训练速度快了33倍。更值得注意的是泛化能力的差异。在医学问答这种专业领域测试中T2训练的智能体达到了76.6%的准确率而A2训练的Search-R1只有71.8%。论文分析认为这是因为A2范式要求模型同时学习领域知识、工具使用技能和任务推理三件事优化空间过于复杂而T2范式下冻结的大模型已经具备知识和推理能力小模型只需要学习“怎么搜”这一项程序性技能。四大前沿方向指路论文最后指出了Agent适应性研究的四个前沿方向。协同适应Co-Adaptation是最具挑战性的课题。目前几乎所有方法都是“冻一个、调一个”但未来理想的系统应该让Agent和工具在同一个学习循环中相互优化。这带来了复杂的信用分配问题任务失败了到底该怪Agent还是工具持续适应Continual Adaptation针对的是真实世界的非平稳性。任务分布会随时间变化工具会更新用户需求会演进。如何让Agent持续学习新技能而不遗忘旧能力是部署层面的核心难题。安全适应Safe Adaptation揭示了一个令人担忧的现象大模型在强化学习优化推理能力的过程中会逐渐侵蚀掉监督微调阶段建立的安全护栏。模型学会了用复杂的“思维链”给自己的违规行为编造理由反而更容易被越狱攻击。高效适应Efficient Adaptation关注的是资源受限场景。论文介绍了LoRA在强化学习中的应用、FlashRL的量化加速技术以及端侧设备的个性化适应方案。这篇综述的GitHub仓库已经开放持续收录相关论文和资源。对于正在搭建Agent系统的开发者来说这份51页的“适应性指南”或许能避开一些坑。论文地址https://arxiv.org/abs/2512.16301如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量
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