「子任务级可验证性」共找到 2763 篇相关文章
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
用Rust重写OpenClaw，Transformer作者下场造了安全版「龙虾」
Transformer八子之一Illia Polosukhin用Rust构建安全版OpenClaw——IronClaw。他指出OpenClaw有数据和资金安全风险，IronClaw以安全为核心，有多项安全设计，未来还会增加策略验证等能力。
小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
阿里SkillClaw：让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务，但技能部署后静态不变，改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构，将多用户交互作为技能改进信号，通过Agentic Evolver更新技能，经夜间验证后部署。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
混元开源PhoneBuddy-4B与5篇系列论文：多项手机Agent真机评测超过GPT-5.4
腾讯混元Phone - use Agent团队发布PhoneBuddy - 4B及5篇系列论文。研究探讨如何训练真实可用的Phone - use Agent，采用Real + Mock方式，实验显示该方法提升效果显著，4B模型多项任务超GPT - 5.4。
Agent 看板门禁：构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例，阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束，强调 Gate First 理念，即先确认可验证状态再推进协作，还提及运行时边界等重要概念。
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
用了飞书aily新功能，我终于理解什么叫“AI不是聊天，是干活”
作者黄叔体验飞书 aily 工作助手的“任务模式”后赞不绝口。该模式能异步工作、深度结合飞书生态，可像数字员工一样交付多种成果，如竞品报告、网页、海报、播客等，虽有不足但非常实用。