AWS与HSBC提出Double Ratchet自演进评分器

AWS与汇丰的论文提出 Double Ratchet 方法，让智能体的评分器随技能共同演化，不再依赖人工编写，仅用 10 个标注样本即可训练，效果接近真实标注。 评分器由针对每类失败的规则化小检查组成，其版本按与这 10 个标注样本的一致性来选择，而不是按智能体得分的提升来选择。 论文称，该方法在代码、SQL 和报告任务中保留了真实标注或评分标准 88% 到 110% 的增益；移除防护后，评分器仍通过 97% 到 100% 的输出。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。