读者不用被里面的名词吓到，有针对性解释。核心观点与逻辑链仔细多读几遍能懂的。 核心观点： 同一时期（2025年8月9月）理想和字节在探索Agent过程中，发现了相同的问题，基于各自业务特点，给出了类似的解决方案与效果。 其中理想更接近 高效和实用的工程解决方案。字节有更形式化更全面的数学定理做支撑，更接近考虑了所有的可能性。 观点补充： 理想和字节都各自独立发现，做agent 学习信号的强度（梯度大小）与模型决策时的不确定性（熵）存在一种天生的、有害的耦合关系的问题。 理想提出了AWE算法，字节提出了 熵调制策略梯度(EMPG)框架，该框架 由自校准梯度缩放 (Self-Calibrating Gradient Scaling)和未来清晰度奖励 (Future Clarity Bonus)两个组件构成。 AWE聚焦于监督微调(SFT)中的token， EMPG聚焦于强化学习(RL)中的step, 核心都是如何处理不确定带来的梯度问题，两者都采用了自适应或动态调制 的思路，利用模型自身的预测不确定性来反过来校准学习信号。都是利用模型内在的反馈信号（熵或概率）来指导训练，而不是对所有step/token一视同 仁 ...