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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。
与此同时，这些精巧的追踪器堪称健忘人士的救星：既可妥善管理易丢失的钥匙，也能安放在托运行李中获取安心（本人常将其用于追踪探望父母时携带的宠物）。通过「查找」应用实时定位物品，当设备处于附近时，iPhone能精准指引您找到藏在坐垫下的钱包。
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