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该流程首先使用 TRL/SFTTrainer 对 JSONL 格式的训练数据上的 google/functiongemma-270m-it 基础模型进行微调。训练完成后,使用 ai-edge-torch 和 dynamic_int8 量化算法将模型转换为 TFLite 格式。最后一步取决于目标运行时环境:对于 MediaPipe,将 TFLite 模型与分词器和停止标记合并到一个 .task 包中,该包可在 iOS、Android 和 Web 上运行。或者,你可以将其打包为 .litertlm 格式,用于 LiteRT-LM 运行时,该运行时提供 NPU 加速和更广泛的平台支持,包括桌面平台。

最后,智能体还需要有很强的可靠性、可控性,才能规模化的带来价值。这既体现在智能体能否稳定、鲁棒地完成任务,也体现在其行为是否始终与人类的真实意图与价值观保持一致。在《2001:太空漫游》中,AI为完成任务选择牺牲人类乘员,正是目标函数与人类价值未能有效对齐的极端后果。随着智能体智能水平与自主性的提升,这类对齐失败带来的风险可能会被进一步放大。

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