让通用​模型​胜任​专业制作

通用​模型​学习​共性,​专业​制作​要求​作品​具备​独特性。

系统的​四个部分​持续​并行​运行。​智能体​在执行框架​中的​运行过程​被记录​为轨迹数据,​并按专业​领域​评测基准​评分。​执行​轨迹​和评测结果​用于​训练,​训练​更新​模型​权重,​改进​后的​模型​再用于执行框架。
智能体执行框架接入实际​制作流程专业领域评测基准按专业​标准评测模型训练更新​模型权重执行轨迹数据规划、​工具​调用与人工审查模型智能体执行框架接入实际​制作流程专业领域评测基准按专业​标准评测模型训练更新​模型权重执行轨迹数据规划、​工具​调用与人工审查模型

智能体​执行框架​(agent harness)、​专业​领域​评测基准​(benchmark)、​模型​训练​与执行​轨迹数据,​共同​构成​从实际​制作​中持续​学习的​系统。​改进​先体现​在执行框架​中,​再通过​训练​更新​模型权重。