상담원 루프 퀴즈의 자기 성찰

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 자기 성찰은 표준 에이전트 루프에 무엇을 추가합니까?
   • 계속하기 전에 모델이 자신의 작업을 비평하는 의도적인 단계
   • 도구 호출을 건너뛰는 더 빠른 모델
   • 자동으로 더 큰 컨텍스트 창
   • 모든 단계에 대한 인간 검토자
2. Reflexion 프레임워크에서 모델의 자기비판은 어디에 저장되나요?
   • 모델의 미세 조정된 가중치에서
   • 시도 전반에 걸쳐 사용되는 에피소드 메모리 버퍼에서
   • 별도의 데이터베이스에서는 모델이 읽을 수 없습니다.
   • 각 단계 후에 폐기됩니다.
3. 반사에 대한 어떤 피드백 신호가 가장 신뢰할 수 있는 경향이 있습니까?
   • 모델 자신의 자신감만으로도
   • 이전 답변의 길이
   • 테스트 결과 또는 도구 오류 메시지와 같은 외부 신호
   • 응답하는데 소요된 시간
4. 자기 성찰의 알려진 실패 모드는 무엇입니까?
   • 항상 모델을 인간보다 느리게 만듭니다.
   • 훈련 데이터를 영구적으로 손상시킵니다.
   • 이미지 작업에만 사용할 수 있습니다.
   • 모델은 오답이 옳다고 자신있게 확신할 수 있습니다.
5. Self-Refine 접근 방식은 일반적으로 어떻게 피드백을 생성합니까?
   • 동일한 모델을 사용하여 비판하고 자체 출력을 다시 작성합니다.
   • 다른 회사의 API를 쿼리하여
   • 사용자에게 각 토큰을 평가하도록 요청함으로써
   • 모든 도구 사용을 비활성화하여
6. 코딩이나 웹 탐색과 같은 다단계 작업에 리플렉션이 특히 중요한 이유는 무엇입니까?
   • 이러한 작업에서는 오류가 발생하지 않기 때문에
   • 단일 패스 시도는 종종 실패하지만 비판 및 재시도는 성공하기 때문입니다.
   • 반영하면 도구가 필요하지 않기 때문입니다.
   • 왜냐하면 목표가 필요하지 않기 때문입니다.
7. In a reflection loop, why is a failing unit test useful evidence for the next attempt?
   • It proves the model’s self-critique is correct
   • It updates model weights automatically
   • It provides an external, concrete signal about which behavior did not meet the requirement
   • It guarantees the entire program is wrong
8. If an agent stores a critique in memory but does not fine-tune its model, how can that critique affect the next attempt?
   • It changes the base model’s parameters permanently
   • It changes the programming language
   • It disables the external tool
   • It can be retrieved and inserted into the next prompt as context