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Meta Superintelligence Labs 提出 agent plasticity，用每美元学习收益衡量 AI 智能体自我改进
Banger paper from Meta Superintelligence Labs on self-improving agents. (bookmark it) It's hard to...
AI 导读
Meta Superintelligence Labs 提出用 "agent plasticity" 衡量智能体自我改进的性价比，即在模型权重冻结、每次运行使用全新上下文的条件下，衡量花费每美元学习成本在留出任务上取得的收益。
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