执行轨迹rollout

在人工智能领域,执行轨迹是模型或智能体完成一次任务时产生的动作及结果记录。

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在强化学习和人工智能智能体评估中,执行轨迹指模型完成一次任务的过程及其记录。记录可包含动作、观测结果和奖励,反映模型在实际环境或模拟环境中走过的路径,而不只是事先制定的计划。在软件发布语境中,rollout也可指功能的分阶段部署。

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与此相配套的是它所说的“agentic sovereignty”理念:企业应当在自己的私有云中掌握数据库、执行轨迹、凭证和集成逻辑,这样就不会被单一模型提供商锁定。

一项对约500条执行轨迹的分析显示,模型往往很早就识别出正确的漏洞,却难以完成任务。


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