Unverified50% confidenceSolutionExact time
为让检测器具备良好泛化能力，数据集应覆盖多种生成模型、多种写作主题及不同生成参数（如temperature）
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50%
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9/11/2026
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Unverified生成式检索让模型直接生成文档标识符或答案，智能体检索赋予系统自主规划、多轮检索、评估结果质量的能力75% similarUnverified标准模式通过调用大模型判断所需工具并逐步执行，容错率高、更适合处理需要联网搜索、编写复杂报告等步骤繁多的复杂任务67% similarUnverified赋予模型执行代码和工具调用的能力，使其能在数学、编程等有可验证奖励的领域进行搜索并显著提升表现67% similarUnverified让大模型进行可靠评分的最佳实践包括使用评分量表(Rubric)、多维度分别评分再加权、Few-shot示例校准和CoT要求逐项分析，还可采用多次采样取均值或temperature=067% similarUnverified记录智能体模型时必须显式声明所需的所有资源（如Vector Search索引、UC Function工具），同时定义智能体名称、代码路径及全部依赖项67% similar
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