待验证50% 置信权衡取舍精确时间
业界普遍倾向于在中间层提供可组合的宏动作（macro actions），由 harness 保证执行可靠性，模型专注于意图层面的调度
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/9
首次发现
有效期至：2027/1/7
来源
涉及实体
相关事实
已验证可按任务重要程度混搭不同成本的模型，实现效果与投入的平衡70% 相似待验证对于追求创意原创的场景扩散模型更好，对于需要精确控制动作、追求稳定输出的商业应用动作迁移更实用69% 相似待验证业界主流的Prompt技术包括Chain-of-Thought（思维链）、Few-Shot（少样本示例）、ReAct（推理与行动交替）以及结构化输出约束69% 相似待验证决策模型在棋类博弈、机器人运动控制、数据中心能耗调度等需要多步规划的场景中已展现出远超传统方法的性能上限68% 相似待验证ReAct（Reasoning + Acting）、Chain-of-Thought 等提示技术能增强模型在多步决策场景中的稳定性67% 相似
引用此条事实
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