@gabepereyra: Harvey与@appliedcompute合作训练法律智能体。我们优化了智能体堆栈的每个部分，包括……

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摘要

Harvey与Applied Compute合作训练了一个法律智能体，对智能体堆栈进行了优化，并使用来自其法律智能体基准（LAB）的奖励信号对GLM-5.1模型进行了后训练。

Harvey与@appliedcompute合作训练了一个法律智能体。 我们优化了智能体堆栈的每个部分，包括评估循环、智能体框架和压缩，并使用来自Harvey法律智能体基准（LAB）的奖励信号对底层的GLM-5.1模型进行了后训练。 在下面的智能体训练深度解析中查看更多内容。 感谢@nikogrupen、@ItsJulioPereyra、@rhythmrg、@jacob_dphillips和@raymondmfeng领导此项工作——后续还有更多内容，利用GLM-5.2推进前沿领域的机会很多。
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缓存时间: 2026/06/23 15:51

Harvey 与 @appliedcompute 合作训练了一个法律智能体。

我们优化了智能体技术栈的每个部分，包括评估循环、智能体框架与压缩，并利用 Harvey 法律智能体基准（LAB）的奖励信号对底层 GLM-5.1 模型进行了后训练。

欢迎在下方智能体训练深度解析中了解更多详情。

感谢 @nikogrupen、@ItsJulioPereyra、@rhythmrg、@jacob_dphillips 和 @raymondmfeng 主导这项工作——更多精彩即将到来，结合 GLM-5.2 将带来大量探索前沿的机会。

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