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无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%

西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。

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面向 AI Agents 的高性能数据基座:架构和工程实践

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Legora、Mercor 都在用,Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗?

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