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賀保生大帝聖誕 侯友宜市長參拜祈福感謝廟方對地方的付出

Admin 五月 1, 2026 0

記者吳瀛洲/新北報導
適逢保生大帝聖誕千秋,新北市長侯友宜一日先後前往板橋江子翠潮和宮及大井頭福德祠參拜祈福,恭祝保生大帝聖誕千秋,祈求風調雨順、市民平安,並感謝宗教團體長期投入公益,散佈善的力量到社會各角落。
新北市長侯友宜一日恭祝保生大帝聖誕千秋,首站來到板橋潮和宮參拜,感佩宗教團體將善念轉化為實質大愛;隨後轉往大井頭福德祠參拜,亦肯定廟宇長期資助弱勢學生的貢獻。
另副市長劉和然亦代表侯友宜市長前往永和保福宮,參加保生大帝聖誕千秋遶境巡安活動,祈求保生大帝護佑市民健康平安。

適逢保生大帝聖誕千秋,新北市長侯友宜前往板橋潮和宮參拜祈福。 (新北民政局提供)
新北市長侯友宜及地方仕紳到板橋潮和宮參拜恭視保生大帝聖誕千秋,感謝廟方長期實質大愛落實社會公益。 (新北民政局提供)
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阿里巴巴Metis AI代理突破 冗餘呼叫從98%降至2%準確度大增

圖/本報資料庫 商傳媒|葉安庭/綜合外電報導 阿里巴巴(Alibaba)的研究人員日前開發出名為Metis的AI代理,透過引入創新的Hierarchical Decoupled Policy Optimization(HDPO)框架,成功將其AI工具的冗餘呼叫從98%大幅降低至2%,同時在多項關鍵產業基準測試中,顯著提升了推理的準確度。 大型語言模型(LLMs)經常會盲目地呼叫外部工具,即便用戶的提示中已包含足夠完成任務的資訊,這種「過度啟用」的行為不僅導致延遲瓶頸、不必要的API成本,更會因環境雜訊而降低模型的推理能力。對於實際應用而言,這種頻繁且過多的工具呼叫,為系統帶來了嚴重的營運障礙。 為了解決此問題,阿里巴巴的研究人員推出了HDPO,這是一個強化學習框架,旨在訓練代理平衡執行效率與任務準確性。傳統的訓練演算法常將準確度與效率合併為單一獎勵訊號,形成難以最佳化的困境。HDPO則將準確度與效率拆分為兩個獨立的優化通道,其中準確度通道專注於最大化任務的正確性,效率通道則側重於優化執行經濟性。HDPO獨立計算這兩個通道的訓練訊號,僅在最終的損失計算階段進行結合,並確保錯誤的回應不會僅因速度快或使用較少工具而獲得獎勵。 研究團隊在嚴謹的多階段數據策劃下,透過篩選高品質的工具增強多模態數據,並使用Google的Gemini 3.1 Pro作為自動評審,確保訓練樣本能展現策略性的工具使用。Metis基於Qwen3-VL-8B-Instruct視覺語言模型開發,在兩階段訓練後,展現了卓越的效能。Metis在測試中超越了包括LLaVA-OneVision、DeepEyes V2及300億參數的Skywork-R1V4等現有AI代理模型,無論在視覺感知或推理任務上,都取得了最先進或極具競爭力的表現。例如,Metis能自動識別圖像中清晰可讀的文字,進而完全跳過工具使用,直接進行推理。 研究人員總結:「我們的結果表明,策略性的工具使用與強大的推理效能並非權衡取捨;相反,消除雜訊、冗餘的工具呼叫直接有助於提升卓越的準確性。」他們認為,這項工作預示著工具增強學習的範式轉變,從僅教導模型如何執行工具,轉向培養何時避免使用工具的「元認知智慧」。阿里巴巴已將Metis及其HDPO框架的程式碼依據Apache 2.0許可證開源。

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