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最后，Minimal output tokens. With thousands of configurations to sweep, each evaluation needed to be fast. No essays, no long-form generation.Unambiguous scoring. I couldn’t afford LLM-as-judge pipelines. The answer had to be objectively scored without another model in the loop.Orthogonal cognitive demands. If a configuration improves both tasks simultaneously, it’s structural, not task-specific.The Graveyard of Failed ProbesI didn’t arrive at the right probes immediately; it took months of trial and error, and many dead ends
另外值得一提的是，训练的核心对象已经改变。不再是单一模型，而是模型+环境构成的完整系统。更具体地说，是智能体本身及围绕它的所有工程。这意味着重要研究方向的改变：模型架构与训练数据依然重要，但环境设计、推演基础设施、评估器鲁棒性、以及多个智能体间的协调接口，其重要性不逊前者。
综上所述，刚刚领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。