登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
- 评估器分层:简单任务用规则或小模型(Haiku、Gemini Flash),复杂任务用大模型- 评估器性能验证:人工标注 200 个样本,对比评估器和人类判断的一致性,Cohen’s Kappa > 0.7 才算合格### 陷阱 2:评估 prompt 不稳定评估 prompt 一改,评估结果就波动,无法纵向比较。:1. LLM 推理的非确定性:相同 prompt、不同时间可能产生不同 tok
OpenClaw并非传统的聊天机器人,而是一款本地优先、云端适配的AI自动化代理——它以大语言模型为“大脑”,以Skills插件生态为“手脚”,能理解自然语言指令,自主完成网页操作、邮件管理、文档处理、多平台协同等具象化任务,无需编写复杂的自动化脚本。零代码门槛:通过自然语言下达指令,无需掌握Python/Java等编程技能;多端适配:支持阿里云服务器、本地设备、无影云电脑等多环境部署;生态扩展:
长上下文模型的能力越来越强,能读的内容也越来越长。但一到真实推理服务里,问题很快就会落到显存上。更准确地说,是 KV Cache。
OpenClaw、Claude Code、Hermes 这类智能体产品把 Harness Engineering 这个词带火了。它的核心主张很简单:模型能力是概率的、会漂移的、偶尔会失控的,真正让 Agent 可用、可控、可演化的,是模型外面那一层工程化的"骨架"(Harness):结构化的上下文、约束性的工具协议、生命周期的钩子、可恢复的状态、可观测的评估。但大部分公开的 Harness 实践,
阿里云
——阿里云
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net