RL 高质量数据:数据形式、成本结构与模型蒸馏
AI 辅助 · 人工修订
本文从数据形式、成本结构和蒸馏方法三个方面,梳理 RL 高质量数据为什么昂贵,以及训练团队如何从已有模型迁移能力。
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本文区分模型、Harness 与可执行环境,再把 Harness 拆成 Runtime 和 Knowledge Harness,以此梳理资产评测、横向比较与生产验证的方法。
本文整理 AI Agent 的阅读与学习笔记,讨论 Agent 和 Workflow 的边界、常见编排模式以及 Agent Evaluation。