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saylo复活了！免费无敏感词AI聊天软件！满足你奇怪的需求！saylo进不去怎么办

练习两天半，实现基于规则奖励的RLOO强化学习算法（Qwen2.5-7B测试，对比GRPO），从原理讲解到代码解读全流程，你一眼就能学会

RLOO算法是REINFORCE算法的一种改进，设计了另一种baseline的计算方法，去掉了价值模型，是不同于PPO的另一条分支。 视频对该算法的原理做了细致的讲解，并在trl中实现基于规则奖励的RLOO算法（trl中的实现不支持规则奖励），并使用Qwen2.5-7B模型进行测试，和GRPO算法进行对比。 你绝对一眼便会！！

Agent最佳实践

🔥【深度解读】Anthropic官方Agent设计指南！揭秘AI智能体开发全流程 ✨ 结合行业最佳实践 + 个人实战思考，系统讲解Agent设计精髓 📌 视频核心内容 1️⃣ Agent本质解析 → 循环使用工具解决复杂目标的AI模型 → 与传统Workflow的本质区别：处理非固定路径任务 2️⃣ 何时该用Agent？四大黄金准则 ✅ 任务复杂度高（无法用固定流程解决） ✅ 任务价值足够大（如科研/DeepSeek等场景） ✅ 任务本身可实现（人类可完成） ✅ 错误代价可控（高风险需加入人工审核） 3️⃣ Agent开发三大核心实践 🔧 提示词设计 ▸ 把自己想象成Agent设计系统提示 ▸ 模型越强，提示词越要侧重概念定义和行为规范 ▸ 明确工具调用条件（避免乱调工具！） 💡 上下文管理方案 ① 历史对话总结 ② 外部存储读取 ③ 子Agent分工 ⚠️ 最易忽略的关键：评估体系 → 从20条测试集起步，持续迭代 → 用大模型本身作评判者（定义多维指标：完整性/工具调用准确率等） 4️⃣ 避坑指南 ❗ 提示词要从小规模开始迭代（拒绝一次性写长篇） ❗ 谨慎使用Few-shot示例（避免限制模型创造力） ❗ 用规则代替示例引导思考（如编码Agent强调开闭原则） 🌟 适合谁看 想构建实用AI Agent的开发者 提示词工程师进阶必备 探索复杂任务自动化解决方案的技术团队 👉 附Anthropic原版方法论 + 个人实战经验总结 #AI智能体 #Agent开发 #提示词工程 #Anthropic #AIGC

解放双手！一句话，AI搞定测试全流程

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模仿雷横和deepseek说话

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