从提示到策略：Mahesh Sathiamoorthy 探讨 RL 如何构建更好的 AI 代理 - #731

这篇文章来自 Practical AI，讨论了如何使用强化学习 (RL) 来改进基于基础模型构建的 AI 代理。文章采访了 Bespoke Labs 的首席执行官 Mahesh Sathiamoorthy，重点介绍了 RL 相对于提示的优势，特别是在多步骤工具使用方面。讨论涵盖了数据整理、评估和错误分析，强调了监督微调 (SFT) 的局限性。文章还提到了 Bespoke Labs 的开源库，如 Curator，以及 MiniCheck 和 MiniChart 等模型。核心信息是 RL 提供了一种更强大的构建 AI 代理的方法。

• •强化学习 (RL) 被认为是构建 AI 代理的优越方法，优于提示。
• •数据整理、评估和错误分析对于提高 RL 中模型的性能至关重要。
• •文章强调了监督微调 (SFT) 在工具增强推理任务中的局限性。