反馈系统的技术实现
平台建立了闭环反馈体系:用户在监督智能体时产生的评分、行为修正和路径优化建议,会通过蒸馏学习(Distillation Learning)转化为模型参数。每个反馈事件包含三个维度数据——用户期望行为、实际行为偏差值和修正方式,最终形成包含数千万条标注的数据湖。
关键技术突破体现在实时联邦学习架构上,既保护用户隐私,又实现模型迭代。实验表明,经过人类反馈训练的智能体在合作任务中成功率提升42%,显示出更强的价值观对齐能力。
この答えは記事から得たものである。Aivilization:一个探索人与AI共存的社会模拟沙盒について