23:45官方账号LangChain@LangChainAILangChain CEO Vtrivedy10 在 aiDotEngineer World's Fair 演讲,强调从 trace(追踪)数据中挖掘是理解智能体(agent)行为的关键。他指出,这能帮助公司大规模策划数据,并建立改进循环。该演讲聚焦如何通过 trace 数据驱动智能体性能提升,而非具体产品更新。技巧LangChain智能体trace数据挖掘改进循环推荐理由:LangChain 老大分享怎么用 trace 数据搞懂你的智能体,还能循环改进,做 AI 应用的一定要听。原文
23:36Harrison Chase@hwchase17Viv在一篇博客中指出,无论通过强化学习还是工程优化,改进智能体的核心都转化为对轨迹(traces)的数据挖掘问题。该观点将智能体开发重新定义为数据处理任务,并讨论了如何利用轨迹数据提升性能。博客未涉及具体基准或版本号,但提出了方法论层面的见解。技巧智能体RL轨迹数据挖掘推荐理由:Viv说改智能体就是挖轨迹数据,这角度挺新,做Agent的可以看看。原文
17:46IT之家(博客/媒体)复旦大学'数据挖掘技术'课程期末改为'人考AI',学生每人出10道计算题,挑战三个AI模型:DeepSeek V4-Flash、MiniMax M2.7和Claude Sonnet 4.6。答错题数越多得分越高,DeepSeek答错一题+1.5分,MiniMax+2分,Claude+3分。51份试卷中,50人至少让一个AI答错一题,4人让某个模型得0分,但Claude未被完全考倒。全班平均分85.7,中位数88。行业复旦大学DeepSeek V4-FlashMiniMax M2.7Claude Sonnet 4.6数据挖掘1 个信源在谈推荐理由:复旦让学生出题考AI,DeepSeek和MiniMax都被考倒,4人让AI得了0分。看看学生怎么找到盲区的。原文