方位缓存(Orientation Cache)
方位缓存:LLM Agent 将对长上下文的方位知识持久化为常量大小的 Context Map,避免每次从零探索。
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3 分钟
PEEK: Context Map as an Orientation Cache for Long-Context LLM Agents
PEEK 用固定预算的 Context Map 保存长上下文导航信息,减少重复探索、迭代次数和调用成本。
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4 分钟
Agentic Harness Engineering:根据运行记录改进 Coding Agent
根据运行轨迹自动改进 Agent 的提示、工具和记忆,在固定模型下提升 Terminal-Bench 2 的 pass@1。
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2 分钟
LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation
将完整指令拆成多轮逐步补充后,主流 LLM 的平均性能下降约 39%,主要表现为回答可靠性降低。
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3 分钟
Sparser, Faster, Lighter Transformer Language Models
通过超过 99% 的前馈层非结构化稀疏度和专用 CUDA kernel,提高吞吐量、降低能耗与内存占用。
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2 分钟
教思考模型用工具推理:工具集成推理全流程方案
TRICE:工具集成推理全流程方案(SFT→RL),Qwen3 4B/30B 上达到 AIME 2025 的 96.7%/99.2%,开源 SOTA。
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8 分钟
自动向量化的三大陷阱
编译器自动向量化失败的三种典型陷阱:循环携带依赖、控制流分支、指针别名,及诊断修复方法。
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3 分钟
启发式学习
启发式学习:由 coding agent 根据反馈修改代码、优化程序策略,无需对策略做反向传播;本文介绍其机制、实验和局限。
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9 分钟