北京
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AI智能体（能自主完成任务的AI程序）有个尴尬的现状：部署时很聪明，用久了却会"退化"。因为大多数模型训练完就"冻结"了，无法从实际交互中持续学习。一个名为REEF的基础设施，正在尝试解决这个问题。
REEF是什么？
简单说，REEF是一个面向"自我改进智能体"的持续学习基础设施。它让AI系统在运行过程中，能不断从新数据、新反馈中更新自己，而不是停留在训练时的水平。这种"边干边学"的能力，是智能体从工具走向自主的关键一步。
为什么重要？
当前主流AI模型依赖一次性大规模训练，成本高且无法适应动态环境。REEF这类基础设施的价值在于：它试图把"学习"从训练阶段延伸到使用阶段，让智能体在真实场景中越用越顺手，而不是越用越过时。
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