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swyx提出低投入批评循环工作流

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AI 综述

swyx提出面向吞吐量受限场景的 Agent 工作流,称以较低投入运行任务、再通过批评循环改进,效果优于一次性使用最高投入模型;他还称 Karpathy 采用中等投入。这一结论来自 swyx 的实践主张,并非已获独立验证。 他开源 swyxio/skills/babysit-runs 作为配套方案。alvelda 建议将下一批任务分别按两种方式运行,对比成本和质量。

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报道时间线

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11月10日
  1. AGI Hunt
    swyx 提出低成本加批评循环的 Agent 工作流

    swyx 提出面向吞吐量受限场景的 Agent 工作流,认为低投入加批评循环的效果优于一次性投入最高档模型。文中提到 Karpathy 也采用中等投入,并推荐开源方案 swyxio/skills/babysit-runs,建议将下一批任务分别用两种方式运行,对比成本和质量。

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