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不可忽视的是,该系统还通过单步离线强化学习过程更新技能路由器,该过程基于执行反馈而非文本重叠度进行学习。王军强调:"技能的真正价值在于其对整体智能体工作流及下游执行的贡献。因此强化学习提供了更合适的框架,使智能体能基于长期效用评估选择技能。"
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从长远视角审视,TensorRT后端通过英伟达TensorRT引擎提供高度优化推理,并集成TensorRT模型优化器。支持通过TensorRT ModelOpt实现ONNX自动混合精度推理,以及通过CUDA图减少CPU开销——CUDA图能自动捕获并重放GPU操作,消除重复推理调用的内核启动开销(该功能默认关闭)。对于需要调试模型的开发者,AITune在AOT和JIT模式下均支持前向钩子。此外v0.2.0版本为LLM引入KV缓存支持,将AITune适用范围扩展至尚未配备专用服务框架的基于Transformer的语言模型流程。
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