深度分析 利用合成電腦提升 AI 代理人長期生產力模擬效能 本研究針對長期工作情境，提出以大規模合成電腦生成真實檔案結構與內容的技術，藉由兩個 AI 代理人分別設定目標與執行工作，模擬約一個月的專業產出。實驗在 1,000 台合成電腦上完成，每次模擬超過 8 小時、2,000 步驟，顯示可顯著提升模型在內外部生產力測試的表現，為未來 AI 自我提升與長期任務學習提供基礎。
