「双层思考机制」共找到 1479 篇相关文章
Claude Agent Skills：从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统，它是基于提示的元工具架构，借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例，介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。
双管齐下：联邦学习防投毒攻击与梯度泄露，华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用，数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作，提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法，分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题，在多方面实现突破。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
AI时代，努力没用了!「躺平」才是最赚钱的方式
新智元报道，硅谷投资人Reid Hoffman认为AI扩散靠懒人推动，遵循「懒惰经济学」。他指出AI不会取代医生等职业，但会让他们被重新教育，还探讨了AI自主性、LinkedIn持久力及人与AI关系等问题。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体，会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划，利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
超越免训练剪枝：LightVLA引入可微分token剪枝，首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架，它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题，提出两大创新，在LIBERO实验中性能超经典模型，还实现推理加速。
和知乎一起，推出了个 AI 先行者榜单
知乎发起AI先行者榜单评选，与作者合作。提名公开透明，来自社区征集。评选从多维度评估，综合各方评分推出首期榜单。活动非一次性，后续每季度都有，鼓励更多人参与。
MultiAgent架构实践：如何打造GitHub Stars 2.8k的ComfyUI-Copilot V2.0
ComfyUI是Stable Diffusion生态中可视化编程工具，但使用有难度。ComfyUI - Copilot V2.0基于多智能体协作框架构建，能实现对话开发、报错修复等功能，还介绍了其架构、技术栈及多智能体设计思路等。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。