NVIDIA の研究者は、初期の重大なミスを回避し、そこから回復するためにマルチターン LLM エージェントをトレーニングするオンポリシー蒸留手法である PivotOPD を導入し、3 つのエージェントで 13 のベースラインに対して最良の平均を記録しました。
規制と地域の規則は、モデルを展開できる場所と方法を決定し、アクセス、データの保存場所、コンプライアンスの実際のコストに影響を与えます。
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