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告别“刷榜”时代:Meta 新范式重构 AI Agent 的“中训练”机制

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2025年的AI赛道正经历一场范式革命,从参数竞赛转向Agent任务能力的实战检验。Meta最新研究《Agent Learning via Early Experience》提出的'中训练'范式,通过'早期经验'和'自我反思'机制,正在解决智能体训练中最棘手的反馈匮乏问题。本文将深度解析这一突破性技术如何重构Agent训练路径,以及它为何能令7亿参数的小模型击败十倍规模的对手。
酒旅人必读:当Meta成为比价中心,OTA的补贴弹药该投向哪里?

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用户通过元搜索(Meta)预定机酒时,更关注低价而非首位露出。比价平台上,OTA玩家可以通过差异定价策略来实现整体优化,补贴吸引Meta用户,直客流量来平衡收益。 策略设计需要自上而下,注重价格弹性。低价补贴适用于拓宽新兴市场。成熟市场中,这种玩法有杀熟的风险,不利于培养直客用户,OTA平台需要额外注重会员体系的建设。