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小火箭2个月前Shadowrocket34

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  是一款模拟经营策略游戏,该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风,将中国风元素融入游戏场景,为玩家带来极致的视觉享受,让您沉浸其中,感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中,玩家将扮演一位祖师,开宗立派,培养一众有趣的弟子,帮助他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性,个性迥异,让您体验到千奇百怪的修仙生活。

  与此同时,动漫摸腿呻吟娇喘爆乳美女app下载还拥有独特的挂机机制,您可以将游戏放置在后台,解放双手,让弟子们自动修炼、渡劫,贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容,您可以自由摆放,打造属于自己的修仙宗门,创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木,处处充满着古韵仙风,让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

  传统模型只能按固定流程思考,而WebDancer作为一个端到端的自主信息搜索智能体,具备多步推理、工具使用和泛化能力。

  不同于其它的推理问答模型,WebDancer要像人类一样思考、理解并操作,可不是一件简单的事情。

  使用GAIA、WebWalkerQA和日常使用情况对WebDancer进行演示,可以看到,WebDancer能够执行多步骤和复杂推理的长期任务,例如网页遍历、信息搜索和问答。

  它的“秘密武器”是一种四阶段训练范式,包括浏览数据构建、轨迹采样、针对有效冷启动的监督微调以及用于改进泛化能力的强化学习。

  阿里开源了这个训练框架,使除了WebDancer以外的智能代理也能够自主获取自主搜索和推理技能:

  在CRAWLQA中,需要先收集知识性网站(ArXiv、GitHub、Wiki等)的主URL,然后在主页上系统地点击和收集通过子链接可访问的子页面,模拟人类行为。

  对于E2HQA(Easy-to-Hard QA)来说,将初始的简单问题Q1通过实体检索→信息扩展→问题重构的步骤,使任务在复杂性上逐步扩展,从简单的实例到更具挑战性的实例。

  WebDancer的代理框架基于ReAct,这是语言代理最流行的方法,一个ReAct轨迹由多个思维-动作-观察轮次组成:

  在思维阶段,模型会根据输入生成推理链,然后在动作阶段将参数为结构化JSON,最后在观察阶段返回结果(如网页摘要或搜索片段)。

  思维阶段生成的思维链对智能体执行十分重要,WebDancer采用了双路径采样的方法,可分为短思维链和长思维链两条路径:

  短思维链适用于单步骤任务,直接使用GPT-4o生成简洁轨迹;长思维链适用于多步骤任务,使用专用推理模型(LRMs、QwQ-Plus)生成带长链推理的轨迹。

  因为LRM、QwQ-Plus在训练过程中没有接触过多步推理输入shadowrocket能做什么,在进一步推理时,WebDancer排除了之前的思维,但它们作为有价值的监督信号保留在了生成的轨迹中。

  随后,WebDancer采用了一个基于漏斗的三阶段轨迹过滤框架,仅保留满足以下三个标准的轨迹:信息非冗余、目标一致性以及逻辑推理准确性。

  在获得ReAct格式的优质轨迹后,就可以将其无缝整合到智能体的有监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)训练阶段,这个步骤可以教会模型基础的任务分解与工具调用能力,同时尽可能保留其原有的推理能力。

  在SFT阶段,要先将轨迹转换为标记化输入,明确分隔符,然后计算Thought和Action部分的损失(忽略Observation噪声),损失公式如下:

  随后,过采样并过滤准确率为1或0的提示(prompts),确保智能体聚焦于高质量信号的学习。

  奖励设计在RL训练过程中起着至关重要的作用,WebDancer的奖励机制主要由两种类型的奖励组成,分别为格式奖励和答案奖励,权重分别为0.1和0.9。

  可以看到,不具备代理能力的框架(No Agency)在GAIA和WebWalkerQA基准测试中均表现不佳,这突出了主动信息搜索和代理决策对于这些任务的重要性。

  闭源代理系统OpenAI DR通过端到端强化学习训练实现了最高分,在开源框架中,基于原生强推理模型(如QwQ-32B)构建的代理方法始终优于非代理对应方法,证明了在代理构建中利用推理专用模型的有效性。

  在两个更具挑战性的数据集BrowseComp(英文)和BrowseComp-zh(中文)上测试WebDancer,均表现出持续强劲的性能,突显了其在处理困难推理和信息搜索任务中的鲁棒性和有效性。

  鉴于智能体环境的动态性和复杂性,以及GAIA测试集相对较小且变化较大的特点,对Pass@3和Cons@3进行细粒度分析。

  值得注意的是,经过RL后的Pass@1性能与SFT基线相当,表明RL能够更有效地采样正确响应。

  对于语言推理模型(LRMs),虽然经过RL后Pass@1、Pass@3或Cons@3没有显著提升,但在一致性方面有明显的改善;这可能是过长轨迹导致的稀疏奖励信号所致。

  除了培养弟子和建设仙门外,游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。

  游戏内置丰富的社交系统,玩家可以与其他玩家组成联盟,共同对抗强敌,体验多人合作的乐趣,增加了游戏的可玩性和趣味性。

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