实习期间参与的项目，聚焦于合同审核场景，本文以合同审核为例，针对在垂直落地场景中，为什么需要做sft微调展开简单的讨论和个人的一点见解。 传统合同审核系统依赖规则编写和关键词匹配，局限性突出： 一是规则需人工逐条维护，新增合同类型（如技术许可合同）时，需重新梳理数百条规则，迭代效率极低； 二是无法处理模糊表述，如“合理期限内整改”“适当补偿”等条款，关键词匹配会直接漏判； 三是不具备推理能力，无法关联多条款风险，如管辖地与争议解决方式的逻辑冲突。二、为什么需要SFT——教模型学会“思维”对合同审核场景而言，基座模型就像刚掌握法律基础的实习生，懂术语但不懂业务判断，SFT本质就是用高质量业务数据...

vivo好像也开了，字节是真开了，其他的这个月也会开始开的吧

你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...