把模型调优交给智能体，省下的不是人力，是迭代次数。
Salesforce AI Research 于 11 月 11 日发布自研 AI 研究自动化系统 SFR-AutoR&D，由算法改进与训练探索两个智能体组成，可自主完成假设提出、方法实施、对照实验与证据验证的全流程。这套系统面向的并不是通用大模型，而是企业级 AI 系统里最容易被忽视的组件——嵌入模型。
嵌入模型的检索质量直接决定 AI Agent 回答的准确性。在 10 项公共检索基准任务上，SFR-AutoR&D 把模型的检索相关性指标提升了 6.13 分，同时实现 36% 的吞吐量增长与 17% 的延迟降低。系统已用于改进 Salesforce Data Cloud 的核心嵌入模型，产出了质量与效率双优的新版本。
据 Salesforce 测算，原本需要数周人工迭代的模型改进流程，现在可以在约 80 小时内由系统自主完成。对企业软件厂商而言，这意味着模型迭代的瓶颈从”有没有人能调”转向”能不能把评测口径定义清楚”：自动化系统只在目标明确、指标可量化的环节里有效，而检索相关性恰好是这样一个环节。综合自公开报道。
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