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让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法,采用自顶向下策略,实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
“交互式Scaling”:增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中,商业研究Agent是“黑箱”,开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0,提出“交互扩展”提升性能,在多基准测试表现出色,也指出了当前版本的局限。
Feishu OpenAPI MCP 工具深度解析:AI代理与协作平台的无缝集成!
文章深度解析飞书OpenAPI MCP工具,它能实现AI agent与飞书开放能力集成。介绍其功能、特点,以Trae为例讲安装使用步骤,还列举初始化表格、创建群聊等典型案例。
突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。
比Gemini 3记得更多,谷歌新框架将上下文记忆干到了200万!
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans,能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文,共同推进测试时记忆概念,实验显示新架构性能出色。
深度拆解 Claude 的 Agent 架构:MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新,除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用,助你拓展构建 Agent 系统的思维。
OpenAI最新开发者“全家桶”:Apps SDK、Agent Builder、ChatKit深度解读与实测
长假期间,OpenAI在2025 DevDay宣布开发者生态重大升级,引入“Apps in ChatGPT”及其SDK和AgentKit工具集。文章深度解读Apps SDK、Agent Builder、ChatKit,介绍功能、使用方法和体验,还提及OpenAI的AI大平台战略。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
大型语言模型稳定强化学习的新路径:几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本,通过优化几何平均替代算术平均,解决GRPO训练不稳定问题,在多任务实验中显著优于GRPO。
微软推出深度视频探索智能体,登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展,但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD),以简洁框架在LVBench取得高准确率,将以MCP Server形式开源。