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在这一背景下，Given a seed topic sampled from random Wikipedia titles, we provide the agent with web search and scraping tools to explore and collect documents containing unique facts related to that topic. We use Serper for web search and Jina AI’s Reader for scraping. To ensure diversity in the types of facts gathered, we also provide a "truth topic" constraint (i.e. the truth must be in category ‘person’); without this, collected facts tended to cluster around patterns in our few-shot examples. We use 17 truth topics.
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从长远视角审视，版本化的 Python 组件，用于编排沙盒创建、策略应用和推理服务配置。
总的来看，Catabolism正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。