「锚点验证框架」共找到 2334 篇相关文章
分享两篇Claude Skills最新论文，有3个核心结论
文章分享两篇Claude Skills最新论文，总结出技能安全漏洞、技能数量与准确率关系等结论。还探讨单智能体技能系统能否取代多智能体，通过实验验证其效率优势，并提出解决技能选择过载的方案，也对Agent Skills做了安全分析。
实测！DeepSeek V4-pro是第一个接近Claude开源模型，前Meta研究员震惊
DAIR.AI创始人、前Meta AI研究员Elvis用DeepSeek - V4 - Pro在Pi框架搭LLM知识库，该模型开箱即用，完成知识密集型多步研究任务表现出色，在开源模型里Agent编程和推理能力强，架构设计让推理快且成本低。
北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
消费级显卡可以快速上手跑！面壁智能MiniCPM-o 4.5发技术报告
面壁智能联合多方发布MiniCPM-o 4.5技术报告。该模型是业界首个端到端全双工全模态大模型，参数约9B，依托Omni - Flow框架，多项性能对标前沿大模型，还推出多种使用方式，兼顾普通用户与开发者需求。
全民拜龙？我看是大厂“套壳大战”搞疯了
OpenClaw是开源AI Agent框架，引发全民热潮，中国大厂纷纷推出套壳产品。国产套壳产品上手难度低，但也存在问题。傅盛基于此养出AI团队，猎豹移动市值涨24%。不过，OpenClaw存在安全问题，背后是Token入口争夺战。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词
本文作者分享编写系统级提示词经历，指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维，构建四层设计框架，给出编译原则与模板，还重构‘AI编程助手’提示词，实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。