Саморефлексия в викторине «Петли агентов»

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Что саморефлексия добавляет к стандартному циклу агента?
   • Сознательный шаг, при котором модель критикует свою работу, прежде чем продолжить.
   • Более быстрая модель, которая пропускает вызовы инструментов
   • Автоматическое увеличение контекстного окна
   • Человек, контролирующий каждый шаг
2. Где в рамках Reflexion хранится самокритика модели?
   • В точно настроенных весах модели
   • В буфере эпизодической памяти, используемом при попытках
   • В отдельной базе данных модель не может прочитать
   • Они отбрасываются после каждого шага.
3. Какой сигнал обратной связи для отражения наиболее надежен?
   • Только собственная уверенность модели
   • Длина предыдущего ответа
   • Внешние сигналы, такие как результаты испытаний или сообщения об ошибках инструмента.
   • Время, необходимое для ответа
4. Каков известный способ саморефлексии?
   • Это всегда делает модель медленнее, чем люди.
   • Это навсегда повреждает данные обучения.
   • Его можно использовать только для задач изображения.
   • Модель может уверенно утверждать, что неправильный ответ является правильным.
5. Как метод самосовершенствования обычно генерирует обратную связь?
   • Используя ту же модель для критики, а затем переписывая свои собственные результаты
   • Путем запроса API другой компании
   • Попросив пользователя оценить каждый токен
   • Отключив все использование инструментов
6. Почему размышления особенно ценны для многоэтапных задач, таких как программирование или веб-навигация?
   • Потому что эти задачи никогда не приводят к ошибкам
   • Потому что однопроходные попытки часто терпят неудачу, но критика и повторение успешны.
   • Потому что размышление устраняет необходимость в каких-либо инструментах
   • Потому что это устраняет необходимость в цели
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