代理的有效性取决于我们为他们提供的工具！ Anthropic 的一个团队撰写了这篇关于为代理创建有效工具的文章，内容由代理撰写。 这是 AI 工程师必读的文章。

Anthropic 的团队撰写了这篇关于为代理编写有效工具的文章 - 与代理一起。对 AI 工程师和研究人员至关重要：

在“95%置信区间”中，95代表什么？ 置信区间被广泛使用，但却很少被理解。今天，我将清楚地解释您需要了解的所有内容。 在我们深入正式定义和数学之前，让我们首先了解什么是置信区间以及它为什么是必要的。 假设您想估计您所在城镇所有个体的平均体重。 您无法称量每一个人，但您可以称量一个随机样本。 所以，您所做的是选择50个个体的随机样本，并找出他们的平均体重。 假设这个值是70公斤。 但这只是一个样本均值，我们如何估计总体均值❓ 实际上，您无法准确估计总体均值！ 然而，您可以估计一个围绕样本均值的区间，在这个区间内总体均值将会落入；这个区间就是我们所称的置信区间。 在估计这个区间时，您还选择了一个置信水平： 常见的选择是90%、95%和99%。 置信水平表示我们对该区间包含真实总体均值的信心有多大。 以下是具体做法👇 现在我们来了解第二部分，理解95%置信的实际含义❓ “我们有95%的信心该区间包含真实的总体参数”这句话并不意味着真实参数在该区间内的概率为95%。这是一个常见的误解。 如果您多次重复样本收集，每次计算个体平均体重的95%置信区间。 您会期望大约95%的这些区间包含真实的总体平均值。 其余5%的时间，您会期望该区间错过真实的平均值。 🔸让我们回到我们的例子： 您取一个样本并计算个体平均体重的95%置信区间为[67, 75]公斤。 其他人取另一个样本，发现不同的95%置信区间，比如[66, 74]公斤。 如果这个过程重复多次，每次产生一个新的95%置信区间。 从长远来看，您会期望大约95%的这些区间包含个体的真实平均体重，而大约5%会错过它。 以下是置信区间的真实表示，下面的图片展示了50%置信区间的真实含义👇 到此为止！ 如果您觉得这很有启发性，请与您的网络分享。 找到我 → @akshay_pachaar ✔️ 获取更多关于LLMs、AI代理和机器学习的见解和教程！