待验证50% 置信解决方案精确时间
Eval能产出分数，可对其做爬山优化（hill climbing），并可用不同模型的裁判Agent做交叉核对以避免打分偏袒
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Cascade智能体采用Agentic架构，能自主规划执行步骤、调用工具链、观察执行结果并迭代调整，与传统Copilot式逐行补全有本质区别66% 相似已验证爬山法（Hill-climbing）是计算机科学中的一类局部搜索算法，从初始解出发不断朝目标函数更优方向做局部调整，直到无法改进为止65% 相似待验证AdaptiveSpec的边际规则和树策略作用于正交维度，前者优化验证决策，后者优化生成决策，效果能够叠加复合62% 相似待验证让模型先向前滚动若干步再向后滚动同样步数，理想情况下应回到起点，实际返回位置与起点的差异作为不可观测滚动误差的自监督代理指标62% 相似待验证多智能体并行探索机制与AlphaGo的蒙特卡洛树搜索有相似的设计哲学，即用大规模并行探索替代单线程深度推理61% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/900471MCP
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