研究发现 agent 陷入一小时的「超分辨率」烧钱死循环
yuxiangw_cs · x · 2026-09-12
研究者在比较不同模型持续学习行为时，从 trace 中发现了有趣的 agentic 行为：一个 agent 在「超分辨率」任务里钻进 costly 死胡同，耗时约一小时才走出。引用的原帖分析称 Fable 5.1 与 Astra 在需要筛选历史数据或应对组合性挑战的复杂学习场景中表现出色。
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