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嗨，HN，我们开发了world-model-optimizer，这是一个开源工具，用于持续改进专门针对代理的模型。今天，我们推出了`wmo serve`，这是一个将重复任务路由到精简小型模型的工具。 您已经捕获的代理轨迹为我们提供了信号，帮助我们改进模型，使其更便宜、更快、更好。我们不断改进： - 通过从开源模型进行蒸馏来优化您的专用模型 - 将模型路由到前沿模型和自定义模型 - 令牌压缩，以去除噪声并节省令牌 演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=2_m4Ze6mdko" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=2_m4Ze6mdko</a> 只需传入轨迹和OpenRouter密钥，wmo便会启动一个本地的OpenAI兼容端点，以更低的成本运行您的模型，同时保持相同的质量。在后台，路由器会决定哪些任务应该分配给前沿模型，哪些任务应该分配给您的模型。Tinker会随着新轨迹的到来不断进行训练。 我们还提供了一种托管解决方案，适合那些只想要一个前沿质量端点，并希望随着时间的推移实现自我改进的用户，成本降低超过40%。 请在<a href="https://experientiallabs.ai">https://experientiallabs.ai</a>注册候补名单！