为什么 K3 token 量更大(SWE 平均 55 轮、130 万 token vs Fable 的 21 轮、13 万 token)但成本反而低?
处理所有的条件编译指令,如: #if、#ifdef、#elif、#else、#endif 。
监控方面,除了基本的任务状态统计,还应该关注任务从提交到完成的端到端延迟、各状态停留时间、worker池负载、模型调用失败率和重试次数。
强化学习中,不能像普通监督学习一样,单纯认为 loss 越低 = 模型越好!。
为什么 K3 token 量更大(SWE 平均 55 轮、130 万 token vs Fable 的 21 轮、13 万 token)但成本反而低?
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监控方面,除了基本的任务状态统计,还应该关注任务从提交到完成的端到端延迟、各状态停留时间、worker池负载、模型调用失败率和重试次数。
强化学习中,不能像普通监督学习一样,单纯认为 loss 越低 = 模型越好!。