智能体出错不再靠抽样：Laminar发布flow-1，逐条查轨迹且成本降23倍
Laminar发布经强化学习训练的flow-1模型，用于在AI智能体轨迹中定位错误。智能体常运行多步并在每次调用都成功的情况下隐性出错，而用大模型逐条检查轨迹在规模化时成本过高。在Laminar自建基准上，flow-1的检测质量与GPT-6-sol相当，成本低23倍，使逐条分析生产轨迹而不抽样成为可负担的做法。
Laminar发布经强化学习训练的flow-1模型，用于在AI智能体轨迹中定位错误。智能体常运行多步并在每次调用都成功的情况下隐性出错，而用大模型逐条检查轨迹在规模化时成本过高。在Laminar自建基准上，flow-1的检测质量与GPT-6-sol相当，成本低23倍，使逐条分析生产轨迹而不抽样成为可负担的做法。
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