如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现,企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境,知识缺失是主要失败原因之一。
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Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,通过离线强化学习将奖励对齐的查询扇出编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现推理时单次非自回归的查询扇出,无需测试时 CoT 推理 token。