Unverified50% confidenceBenchmarkExact time
在库存管理任务中RL学习策略累积回报194.5低于base-stock基线的196.7
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50%
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Medium-term (~90 days)
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7/18/2026
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Valid until: 10/16/2026
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Unverified在库存管理任务中，RL 策略得分为 194.5，略低于 base-stock 基线的 196.7，但从零重新发现了解析最优的 base-stock 策略77% similarUnverified在代码补全、函数改写等结构化任务上，中低端模型与顶级模型的输出质量差距通常在5%以内61% similarUnverifiedLong-Term团队实验表明，用同一个模型仅调整规则约束和记忆系统，成绩从52.8%涨到66.5%，排名从Top 30跳到Top 561% similarUnverifiedMemPalace在LongMemEval基准测试上，不使用LLM的纯检索方案前5召回率达到96.6%59% similarUnverifiedLoRA微调只需训练不到1%的参数即可达到接近全参微调的效果，显存需求大幅降低至单张消费级显卡可承受范围59% similar
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