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更新于 11-04 00:13

智能体与模型

25,587 个结果

trl-training

TRL(Transformers Reinforcement Learning)是用于对大语言模型进行后训练的工具库,支持 SFT、DPO、GRPO、KTO、蒸馏以及奖励模型训练等方法。每种方法都对应一个 Trainer 类和一个 Config 数据类,Config 继承自 transformers.TrainingArguments,因此其参数在所有训练器配置中通用。该技能适用于编写或调试训练代码的场景,涵盖数据集格式、SFT 关键字段、GRPO 在线强化学习、奖励函数编写、vLLM 加速以及命令行用法等内容。

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agent-browser

agent-browser 是一个面向 AI 智能体的浏览器自动化技能,通过 inference.sh(belt CLI)调用。它底层使用 Playwright,并采用简洁的 @e 元素引用系统来定位和操作网页元素。主要能力包括:打开网页并获取可交互元素引用、点击/填写/拖拽/上传等交互操作、页面快照刷新、截图、执行 JavaScript、录制会话视频,以及通过代理访问。使用时先安装 belt CLI 技能(npx skills add belt-sh/cli),执行 belt login 登录,然后用 belt app run agent-browser 按 open、interact、snapshot、screenshot、execute、close 等函数操作,首次调用需加 --session new 并复用返回的 session_id。注意元素引用在页面导航后会失效,需重新快照。适用于需要让 AI 智能体操作浏览器完成表单提交、搜索抓取、登录流程等自动化任务。价格与计费信息暂未提供。

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