应用介绍
为此，「智在无界」提出Retriever-Actor-Critic框架，通过对真实交互数据的RAG（检索增强生成）与强化学习，二者的协同应用，不仅能提升模型的响应准确性与用户体验，形成 “数据收集-模型优化-效果反馈” 的闭环，使机器人具备了动态适应多变场景的能力，为其规模化落地提供了可行的技术路径。
为此，「智在无界」提出Retriever-Actor-Critic框架，通过对真实交互数据的RAG（检索增强生成）与强化学习，二者的协同应用，不仅能提升模型的响应准确性与用户体验，形成 “数据收集-模型优化-效果反馈” 的闭环，使机器人具备了动态适应多变场景的能力，为其规模化落地提供了可行的技术路径。
