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Haitz Sáez de Ocáriz Borde
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新环境严格评估开源电商AI代理
研究人员开发了一个新颖的电商模拟环境，用于评估开源代理。该环境确定性地设置客户参数和对话轨迹，从而实现可重复的试验。它会根据环境状态指导模拟消费者的行为并记录助手交互，从而能够对对话的各个部分进行细粒度评估。该系统还根据工具调用与预期集合的比较来对其进行惩罚，并可以注入实时指令来探索或推迟购买，从而创建一个开放式且可验证的模拟。
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研究人员探索自适应深度和循环折叠以优化 Transformer
两篇新研究论文探索了通过动态调整深度来优化 Transformer 模型的新方法。第一篇论文《Looped Transformers 中的自适应深度》研究了学习到的停止门和轨迹读出，发现固定的先验深度监督可以带来更好的性能和实际的推理时间节省。第二篇论文《Mobius Learning: Transformers 中的循环深度折叠》介绍了一种训练架构，其中不同的数据流遵循循环移位的块顺序，允许块同时针对浅层和深层角色进行优化，并在内存…