@swyx: ## 论Loopcraft
摘要
关于在AI智能体设计中堆叠循环重要性的概念性讨论,将其与Sutton的苦甜教训相类比,倡导可扩展系统而非人工修复。
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缓存时间: 2026/06/12 08:59
论Loopcraft
有人可能会说,下个世纪整个游戏的核心,就是如何最高效地堆叠循环。
在每个阶段初期,懂得在事情出错时向下循环(为了可靠性),将很有价值……
但随着模型改进,懂得如何向上循环(为了杠杆效应)可能更有价值。
如果你没搞明白怎么做,就别在输给那些懂的人时酸了。
Latent.Space (@latentspacepod): [AINews] Loopcraft:堆叠循环的艺术
@RichardSSutton 为模型留下了他的“苦涩的教训”。我们现在为智能体留下了“酸涩的教训”:
别再像历史上那样亲力亲为地修补问题。
转而专注于能随更多智能体规模扩展的系统,比如目标和
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