已过期80% 置信事实时间未知

模型选用的是智谱（被作者评价为国内效果较好），并针对其限流问题做了并发控制

1

来源数

80%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/5/31

首次发现

有效期至：2026/8/29(已过期)

来源

3小时零代码，用AI Agent自动开发微信小程序实战

bilibili架构师刘7

涉及实体

相关事实

待验证作者认为决定最终优化效果的主要是提示词和使用的大模型型号，提示词越具体Agent执行越到位70% 相似待验证作者认为随着模型能力增强，过去用来规范模型行为的工具和提示词正逐渐成为负担，模型越强约束越该做减法69% 相似待验证在数据充足、算力允许的前提下，构建足够大的过参数化模型配合合适正则化策略，往往能获得比中等规模模型更好的效果68% 相似待验证研究者尝试通过指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）改善模型的语用理解，但本质上是在统计模型上叠加启发式规则68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/15520

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/15520

MCP

get_claim(id=15520)