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进一步分析发现，Our method, termed "live reinforcement learning," utilizes actual inference data for model updates. Initially tested with Tab, this strategy proved remarkably successful. We are now implementing it with Composer, deploying model versions to live environments, gathering user reactions, and converting them into reward indicators. This enables us to roll out enhanced Composer iterations supporting Auto approximately every five hours.
除此之外，业内人士还指出，告诉我们下一步应添加哪些服务。
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