反复提醒 Agent 之后，怎样让它真的学会？Will Brown 谈企业自己的模型
反复提醒 Agent 的要求，怎样变成它以后能用上的经验？
训练数据
23 篇文章
全部文章
同一笔交易没变，欺诈分数为什么从 0.04 跳到 0.91？
当单笔交易的特征已经很丰富，欺诈模型还能从哪里找到新信号？
让一个人专门表演“开门”，为什么不如从真实视频里找他顺手开门？
为机器人专门录制动作容易得到清楚标签，却可能让人表演得比日常动作更刻意。
Mecka 给人戴上相机和手套：机器人数据为什么得自己造？
人类做事的视频越来越多，为什么机器人仍缺训练经验？
模型为什么会规划、发疯和“装乖”？Anthropic 研究者拆解 Claude 内部
只靠预测下一个词，语言模型怎么会规划、算题，又会做出奇怪的回答？
AI 在湿实验里学会化学了吗？Leash Bio 把 5,000 次筛选做成推理沙盒
药物发现模型可能靠记住实验者和数据中的线索得高分，却没有学会分子与蛋白怎样相互作用。
已经有了 XGBoost，富国银行为什么还要自训交易基础模型？
已有成熟的欺诈检测模型，银行为什么还要从头训练自己的交易模型？
训练 Agent 做真实工作，难点不是多造数据：Mercor 为什么把 verifier 当成核心
怎样训练 Agent 完成跨文件、跨应用的专业工作？
企业什么时候值得训练自己的模型？Yash Patil 先看评估、规模和数据
企业担心依赖单一模型供应商，但训练自己的模型并不总是下一步。
当 AI 开始写 DNA：Eric Nguyen 为什么把设计与防御放进同一家公司
生物模型既可能提出有用的序列，也可能带来需要防御的新风险。
MiniMax M3 怎么把百万上下文和原生多模态放进同一个模型？
长上下文和视觉能力放进同一个模型时，算法收益还要经得起显存读取、训练稳定性和文本质量的检验。
40 亿参数模型如何用不到 500 美元的训练，胜过 2350 亿参数模型？
金融 Agent 答错，不一定是模型不懂金融，也可能是它编造表名、查询过宽或遇错后重复同一动作。