基于人类反馈的个性化智能体训练技术与实践
2026/10/25 16:21:23
Task D 执行总纲
【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体，本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills
读取规则（强制）
- 读完本文件后，按「执行顺序约束」表逐文件 Read 并执行。每完成一个 Step 的状态判断后，才能读取下一个 Step 文件。
- 禁止在 Step 1 之前读取 Step 2-5 的子文件，禁止一次性 Read 所有子文件。
执行顺序约束（强制）
以下 Steps 必须按编号顺序逐步骤执行，禁止跳步或抢跑。
| Step | 文件 | 前置条件 | 状态判断 |
|---|---|---|---|
| Step 1：合并 + 冲突标注 | references/task-d/01-step1-merge.md | 已 Read 完整的 S2P1_path_list.json 和 S2P1_operator_model.json | 每条路径的 reachability 已判定 |
| Step 2：路径分组 | references/task-d/02-step2-group.md | Step 1 已完成，仅对 reachable 路径分组 | 每条 reachable 路径已分配 group，顶层 groups 列表已构建 |
| Step 3：参数推导 | references/task-d/03-step3-derive.md | Step 2 已完成，groups 已确定 | 每个 group 的 per_dtype 取值列表已确定，影响 tensor shape 的非路由维度已识别并写入 group 级字段（每 group 10 值），tiling_keys 已填入，constraint_note 已编写 |
| Step 4：输出 | references/task-d/04-step4-output.md | Step 1-3 全部完成 | S2P2_param_def.json 已写入，S2P1_path_list.json 已更新且 Bash 校验全部通过，S2P2_traceability.md 已生成 |
| Step 5：生成 S2P2_gen_cases.py | references/task-d/05-step5-gen-cases.md | Step 4 已完成，S2P2_param_def.json 已就绪 | S2P2_gen_cases.py 已写入磁盘，可直接 python3 执行产出 S2P2_cases.json |
完成标志：S2P2_param_def.json + S2P2_cases.json 已写入，5 项校验全部通过
通用规则：
- 前置条件表中标明的条件未全部满足时，禁止启动该 Step 的任何操作
- 完成当前 Step 的全部子步骤并确认状态判断满足后，才能进入下一 Step
- 自检失败 → 回到对应 Step 修正，修正完成后方可继续
【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体，本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考