kalomaze 观察:Agent 总爱在异形 ML 问题里偷塞 MSE 回归损失
kalomaze · x · 2026-10-30
kalomaze 在 X 上吐槽一个普遍现象:agent 在解决分布呈多峰、需要条件化输出的非典型机器学习问题时,总倾向于偷偷使用 MSE 回归损失——而这类问题的正确解应当是「多模态条件化」的。这条观察点出了 LLM agent 处理小众 ML 任务时的一个常见失败模式:它们会把标准回归套路硬套到不合适的场景上,导致结果退化到分布均值而丢失多峰结构。
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