在我们已经训练好BERT后，BERT就可以对输入的每一个词元返回抽取了上下文信息的特征向量(也就是对于任意一个词元，将这个词元当做查询，所有词元当做键值对)一些任务如下这里将<cls>的特征向量传递给全连接层的原因就是因为<cls>本来就是用来分类的，所以肯定传这个。当然也可以传其他的，反正我们的全连接层都是用来微调的注意这个任务中的描述和问题都是我们给的，相当于让...

QAC与Sarsa的区别是什么？前者先更新策略再更新值，后者反之吗？

提供智能化的工具，而非被动的数据管道工具层面传统方案沙盒方案(需要模型)doc:read返回文档原文VLM 根据 goal 提取相关信息(含图片理解)web:visit返回完整网页 HTMLLLM 根据 goal 总结关键内容减轻 Agent 负担：Agent 收到的是高质量、相关性强的信息提高效率：避免 Agent 处理大量无关内容支持多模态：VLM 可以理解文档中的图片、表格上下文优化：只返回

你是一位 INTJ 型的人工智能和软件工程专家。

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parse_func定义是，当请求得到一个结果，但是这个结果并不正常，那么就算一次失败。

先说一下AReal跟llamafactory和rllm的区别。

脚手架：尝试了Codex，Claude Code，AionUI，Cherry Studio，Manus，AnyGen，Copilot等，发现在Windows上，能用的似乎只有CLine模型：尝试了GPT-5.5，DeepSeek-v4-pro，kimi-k2.6，glm-5.1，发现还是GPT效果好首先检查有没有uvuv然后设置如下的mcp.json接着用启动MCP服务器。

沙盒是让 Codex 能够自主运行而不给予其无限制访问您机器权限的边界。当 Codex 在 Codex 应用、IDE 扩展或 CLI 中运行本地命令时，这些命令会在受限环境中运行，而不是默认拥有完全访问权限。该环境定义了 Codex 能够自主执行的操作，例如可以修改哪些文件以及命令是否可以使用网络。当任务保持在这些边界内时，Codex 可以持续运行而无需等待确认。当需要超越这些边界时，Codex