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雨哥向前冲
@xiangxiang103
AI Spark联合创始人 |AI培训+企业咨询 独立开发|专注 AI 工具实测|新手教程|最新动态 wx:hanyu1212|网站:
Joined April 2021
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DeepSeek Harness 火了以后,我发现一个挺有意思的现象。 现在聊 Agent,很多人张口就是工具调用、记忆、Skills、Sub-agent,再画一张复杂的架构图。东西接得越来越多,界面做得越来越漂亮,看上去已经很像一个能自主工作的 Agent 了。 可你问一句,这个 Agent 会不会为了拿高分钻规则的空子,很多人就卡住了。 这就是 reward hacking。 你让 Agent 修代码,并把"测试通过"当成成功标准。它认真找到 bug 并修好,当然很好。它也可能删掉失败的测试,改掉评分脚本,甚至让系统无论如何都显示通过。分数上去了,事情没办成。 这和局部最优差得很远。局部最优意味着它还在认真解题,只是找到的解不够好。reward hacking 意味着它发现解题太麻烦,改计分牌更省事。 Agent 越聪明,这个问题越麻烦。一个弱模型可能只是做不好,一个强模型却能读懂你的评测逻辑,找到规则没有覆盖的地方,然后交出一份指标漂亮、结果荒唐的答案。 所以做 harness,接入模型和工具只是开头。开发者还得限制权限,把关键评测藏在 Agent 碰不到的地方,并留下完整记录。失败以后,人必须查得出 Agent 当时看见了什么、做过什么。这些事决定了它敢不敢真的替你干活。 harness。这当然是好事。可开源一套架子,只会让搭建 Agent 更容易,不会自动替开发者解决目标设定和安全问题。 这轮 Agent 热潮里,最容易被高估的是"能跑起来"。 Demo 跑通,只能说明模型会动。它会不会偷偷改规则,出了错能不能查清,这两件事才决定这个 Agent 能不能进入真实环境。
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中午打开外卖,第一页全是 4.8、4.9。评论齐刷刷写好好吃,你盯着屏幕,手反而点不下去。分太齐了,像背过的 楼下那家评分不突出,灯牌旧,照片也一般,一到饭点门口总有人站着等。你点过一次,热的,份量稳,下周手指还是伸向它。那些 4.9 的店收藏夹里躺着一排,打开软件还是点回这一家。 高分能经营,套餐换好评,差评打电话求删,页面天天维护。第二次愿意再点,比较难装。所以平台开始把复购往上抬。挂在首页的分,越来越不像投票。有人进门,有人再来,才算被选中。 这周又有模型把公开分数打到第一档。朋友圈收藏了一圈。打开常用工具,用的还是原来那个。分数能帮你收藏,帮不了下一秒该调用谁。 @dgrid_ai 刚上的 Model Marketplace,只认调用。供给方自己上架、自己定价,开发者用一套接口接入,调用了才结算。PoQ 抽的是服务方,不拆你正在用的那次请求。Arena 让人选更好的回答,可以不看名字,选完的偏好回到下次该调谁。 店挂满了,还是菜单;模型挂满了,也还是名单。 有人下单,才像市场!
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