Continual Learning: How AI Agents Get Better With Every Use | Arjun Karanam, Trajectory

摘要

探討 AI 代理在每次使用後如何透過持續學習變得更聰明，解決模型有智商卻缺乏經驗的問題。觀眾可學習如何建立可追蹤的系統，將實際互動轉化為提升代理能力的訊號。

This talk explains how AI agents can improve with every use through continual learning and real-world experience.

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適合誰看

負責開發 AI 代理或希望提升模型實際應用能力的工程師與產品經理。

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