如何打造TTRL测试时强化学习+Memory的Agent，做经验时代AI的主人。| 最新
编者按：AI能像人类一样不断从经验中学习、进化，而不仅仅依赖于人工标注的数据？测试时强化学习(TTRL)与记忆系统的结合正在开启这一全新可能！本文深度解析了这项突破性技术如何让AI实现自我监督学习，在
阅读全文用"ADL"Agent声明式语言，让你几分钟上线一个Agent | UCSB最新
今天的Agent框架虽然功能强大，但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中，使
阅读全文校准LLM元认知能力，Agent才能清晰地向用户传达不确定性 | 重要
编者按：随着大型语言模型（LLMs）日益融入关键决策场景，其元认知能力——即识别、评估和表达自身知识边界的能力——变得尤为重要。本文基于Steyvers和Peters的前沿研究，全面剖析了人类与大模型
阅读全文哇！首个MCPBench来了，MCP竟然不比Function Calls更有优势？ | 最新
【编者按】你是否正在投入大量资源开发基于MCP的Agent，却从未质疑过一个基本假设：MCP真的比传统函数调用更有优势吗？ 2025年4月的这项开创性研究直接挑战了这一广泛接受的观点，其执行摘要明确指
阅读全文用ToM激活Agent的"共情引擎"，让Agent真正"懂人心"。 | 最新
编者按：在当今对话式AI的发展浪潮中，技术门槛不断降低，但真正打动用户的Agent却寥寥无几。差距在哪里？根本原因是大多数AI系统缺乏对人类心理状态的深度理解能力。本文深入解析了一项突破性研究，揭示了
阅读全文谷歌联合强化学习之父：通过经验学习的4大核心，Agent将获得超人能力 |最新战略瞭望
编者按这不是一篇介绍研究方法或某种技术改进paper的文章，本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era
阅读全文两个脑袋比一个好。自适应Multi-Agent框架M500实现41%的提升。| 最新
Two Heads are Better Than One"（两个脑袋比一个好/双Agent更优）源自英语中的一句古老谚语。MAS-TTS框架的研究者将这一朴素智慧应用到LLM中，创造性地让多个智能
阅读全文142页重磅，DeepSeek-R1的"甜蜜点"，开创了一个崭新的研究领域“思维学”。 | 最新
【编者按】这是一份142页的研究论文，本文深入解析了大型推理模型DeepSeek-R1如何通过"思考"解决问题。研究揭示了模型思维的结构化过程，以及每个问题都存在甜蜜点"最佳推理区间"的惊人发现。
阅读全文究竟该用哪一个？A2A 与 MCP 协议及三大核心差异，PocketFlow作者重磅解析 | 最新
想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上
阅读全文搞定Agent的"失忆症"，TME树状记忆引擎让Agent再也不会"忘记"之前做过什么。| 最新
开发Agent的工程师们都曾面临同一个棘手问题：当任务步骤增多，你的Agent就像患上"数字健忘症"，忘记之前做过什么，无法处理用户的修改请求，甚至在多轮对话中迷失自我。不仅用户体验受损，token
阅读全文用IBM的AutoPDL，让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化，性能飙升68.9% |重磅
早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言，本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法，是工业界前沿的解决方案。您可以移步：重磅！IBM：PDL提示词声明语言，帮你拿回Prompt控
阅读全文用PocketFlow为Github庞大代码库自动生成教程，一次性彻底搞懂庞大项目！| 最新
你是否曾被一份体量巨大的代码库困住，找不到下手的方向？是否希望有个 AI 能帮你快速梳理出项目的整体架构、关键模块及设计思路？今天就来介绍一款强大工具——"代码库知识构建器 (AI Codebase
阅读全文别让AI想太多！思考的临界点，运行长度才是推理精确度的决定因素 | 康奈尔哈佛最新
探寻最优推理长度的科学路径大语言模型（LLMs）在推理任务中的表现往往依赖于推理过程中生成的token数量，但究竟是任务难度的哪些方面决定了这一需求？康奈尔大学和哈佛大学的研究者（arXiv:250
阅读全文用思维干预直接干预LRM内部推理，三种方式实现DeepSeek-R1有效控制。 | 最新
从传统到创新：推理模型的控制方式之变推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在
阅读全文开源深度搜索ODS：释放推理Agent的力量，比GPT-4o Search Preview的准确率提高9.7%
专有搜索AI的壁垒与开源解决方案当前搜索AI市场面临着一个显著的断层：Perplexity的Sonar Reasoning Pro和OpenAI的GPT-4o Search Preview等专有解决
阅读全文当LLM遇到结构化思维困境，这个70年前的心理学框架竟成为救星 | 最新
编者按：当大多数AI Agent仍在挣扎于结构化推理能力不足的困境时，本文带来了一个来自认知科学领域的突破性解决方案。作者Oliver Kramer来自德国奥尔登堡大学（University of
阅读全文请立即删除不当图片、标识！立刻，马上自查自纠，不要因为“没注意”站在历史对立面
v 尊敬的读者朋友、技术同仁：当前，祖国统一大业已进入关键历史阶段，每一位中华儿女都在以不同的方式为民族复兴，祖国统一贡献力量。作为技术领域的探索者，广大AI学者和开发者既是科技创新的先锋，也理应是网
阅读全文这篇综述，LLM代理的方法、应用和挑战，2025的Agent势头特别猛。| 重磅
Agent浪潮来袭2025年，人工智能领域正在经历一场由LLM Agent引发的深刻变革，不管普通人的衣食住行还是研究者的尖端研究，都很难不受Agent的影响。这篇来自中美顶级研究团队的综述论文，全
阅读全文被LangChain折磨够了吗？试下100行代码打造的LLM有向图框架PocketFlow | 独家最新
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生
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