オフラインモデルの過剰な性能にさようなら：百靈チームがARenoと提携し、ローカルスマートエージェントの強化学習の閉ループを構築

ローカルに配置された大規模モデルは実際のビジネスにおいて十分な能力を示すとは限らない。AIは複雑な規則を正確に理解し、セキュリティの境界を守り、適切に外部ツールを呼び出す必要がある。このような課題に対応するため、アリババASystemチームはオープンソースコミュニティによって維持されているローカル後処理ツールキットであるARenoと協力し、百靈大モデルとともに軽量な後処理実践経路を開発し、モデルのビジネスでの適用能力を向上させた。