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Rox 用销售改稿数据训练外呼奖励模型
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AI 综述
2026年10月13日，AGI Hunt 报道，销售 AI 公司 Rox 用真实冷启动邮件，以及销售人员在 AI 草稿发出前做出的修改数据，训练出 Outbound Reward Model。该模型在 80% 的情况下与销售人工修改后的版本一致；相比 LLM 评审，速度快 5 倍，成本最多低 30 倍。用该模型筛出的 top 邮件，平均回复率是基线的 1.75 倍，高于 GPT 评审的 1.33 倍和 Claude 评审的 1.23 倍。
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最新进展10月13日 05:15
Rox 训练出外呼奖励模型，与人工改稿 80% 一致，筛选邮件回复率为基线 1.75 倍。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI HuntRox 用销售改稿数据训练奖励模型，比 LLM 评审快 5 倍、便宜最多 30 倍
销售 AI 公司 Rox 用真实冷启动邮件和销售人员在 AI 草稿发出前的修改数据，训练出 Outbound Reward Model，比 LLM 评审快 5 倍、便宜最多 30 倍。该模型在 80% 的情况下与销售人工修改后的版本一致，用它筛出的 top 邮件平均回复率是基线的 1.75 倍，高于 GPT 评审的 1.33 倍与 Claude 评审的 1.23 倍。
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