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文章讨论了AI代理如何被广泛展示用于浏览、总结、编码、预订、搜索、比较以及自动化小型工作流程等任务，但其商业化仍不成熟，关于谁付费以及如何付费的问题答案尚不明确。

本文揭示了一个反直觉的现象：语境学习中的正确示例反而可能降低模型准确率，并引入任务保持扰动来研究示例正确性与实用性之间的差距。

介绍了自蒸馏微调（SDFT），一种通过示范实现同策略学习的方法，能够在不发生灾难性遗忘的情况下实现持续学习，性能优于监督微调。