OpenAI 团队推出了一个名为 PaperBench 的基准测试,旨在评估AI代理在复制先进 AI 研究方面的能力。该测试要求 AI 代理从头开始复制20篇2024年国际机器学习会议(ICML)中的重点和口头论文,整个过程涉及理解论文贡献、开发代码库以及成功执行实验。为确保评估的客观性,研究人员设计了详细的评分标准。这些标准将每项复制任务分解为多个层级的子任务,并设定明确的评分标准。PaperB
微软的首席技术官凯文・斯科特(Kevin Scott)强调了产品经理在训练 AI 代理方面的重要性。根据他的说法,产品经理不仅是产品设计和开发的核心,还在创建 “反馈循环” 中发挥着至关重要的角色。这些反馈循环可以帮助 AI 代理不断学习和改进其执行任务的能力,从而更好地满足用户需求。凯文・斯科特指出,AI 系统的有效性在很大程度上依赖于人类的反馈。产品经理通过收集用户的反馈意见,并将这些信息传递