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此外,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。

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