怎么看待 AutoResearch、Skill自进化、训业务
最近也和很多27届的实习同学聊了一下，大概了解到今年很多部门都在做AutoResearch、Skill自进化。主要包括以下几类场景：
（1）Prompt迭代优化：建立benchmark，让模型自己跑实验、分析badcase、优化Prompt；不再依赖于人工专家经验
（2）垂类场景Skill自进化：code、电商导购等积累一些Badcase修复经验、错误尝试经验形成Skill提升模型性能，减少训练
（3）AutoResearch应用于搜推场景探索各种策略提点：比较常见的就是应用于排序阶段的融合搜参，还有像快手最近也发布了AgentX论文，感兴趣可以看看，这类东西搞好后，很容易拿到大盘指标收益
讲真，其实我到还没做过Skill形式自进化，但是对于第一类场景和第三类场景，倒是已经见过很多次了，比较熟悉，感觉还行。

除了AutoResearch、自进化，训模型的需求仍然存在，这类需求在搜广推、复杂的垂类场景（别看大模型很强，复杂垂类场景还是有训练的空间）比较多，搜广推包括召粗排、一体式search Agent、生成式推荐等很多方向都会涉及到训练，但是想在这里面脱颖而出，拿到大包，需要有核心竞争力。

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