待验证50% 置信事实精确时间

该训练结合了合并率、代码审查时间、仓库规模等行为指标，最终生成超过100万条step-to-step的状态转移数据

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/9/20

首次发现

有效期至：2026/12/19

来源

世界模型加持编码智能体：用百万级真实运行数据优化决策

涉及实体

TovanaEngineproduct

相关事实

待验证触发式重训（基于性能衰减监控和数据漂移检测）可替代定时全量重训，把计算资源精准投放在真正需要的地方75% 相似待验证蒸馏攻击通过大规模API调用收集输入-输出对，训练效率可能是常规预训练数据的数十倍73% 相似待验证Fine-tuning在预训练模型基础上用数千至数万条领域数据二次更新参数，更适合固定格式输出、高度专业化的垂直场景，知识更新灵活性较低72% 相似待验证多阶段训练流程的第一阶段是训练自编码器将序列和结构数据分别编码为潜在表示72% 相似待验证可利用大模型基于领域文档自动生成合成训练数据来构造问答对，通常需要数千至数万对训练样本才能取得显著效果72% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/936634

MCP

get_claim(id=936634)