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从长远视角审视，在针对长期智能体任务（例如软件开发、网络浏览与复杂工具使用）对大语言模型进行后训练时，始终面临计算效率与模型泛化能力之间的权衡。监督微调方法计算成本较低，但常出现域外性能下降的问题，且难以泛化至其训练分布之外。相比之下，端到端强化学习通常能保持域外能力并获得较高的域内准确率，然而，由于每次参数更新都需要重复进行多轮策略内推演，导致其计算开销巨大。
从另一个角度来看，西罗塔并不气馁，他表示期望 Eragon 在今年年底成为一家价值十亿美元的公司。他知道常被引用的麻省理工学院数据：95% 的企业人工智能试验未能成功推广，但他开玩笑说，那是因为高层管理人员不知道他们的员工整天在做什么。Eragon 的目标是给他们一些真正能用的东西。
面对and SanDisk带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。