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15 天前 / 用戶_1758497476

論文閱讀：Agent-S 系列

Agent S 是什么Agent S 目的是打造一個類人的操作計(jì)算機(jī)的 Agent 架構(gòu)，旨在通過圖形用戶界面 GUI 實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜多部任務(wù)的自動化執(zhí)行，從而徹底改變?nèi)祟惤换シ绞剑籄gent S 的開源項(xiàng)目地址： https://github.com/simular-ai/Agent-SAgent S 論文系列Agent S1發(fā)布時間: 2024年10月10日論文地址：https://arxiv.org/abs/2410.08164解決的關(guān)鍵挑戰(zhàn)：-- 獲取領(lǐng)域特定知識（Acquiring do

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1 個月前 / micro_cloud_fly

使用Apache HttpClient 4.5.x 連接池詳細(xì)教學(xué)指南

Apache HttpClient 4.5.x 連接池詳細(xì)教學(xué)指南目錄HTTP連接池概述連接池的核心概念PoolingHttpClientConnectionManager詳解實(shí)際代碼示例分析性能優(yōu)化建議常見問題和最佳實(shí)踐官方文檔參考HTTP連接池概述什么是HTTP連接池？HTTP連接池是一種用于管理HTTP連接的技術(shù)，它允許應(yīng)用程序復(fù)用已建立的TCP連接來執(zhí)行多個HTTP請求，而不是為每個請求都建立新的連接。這種技術(shù)可以顯著提高HTTP客戶端的性能。為什么需要連接池？減少連接建立開銷：建立TC

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2 個月前 / 用戶_1758497476

讓AI擁有“記憶”：多模態(tài)智能體 M 3-Agent 的技術(shù)解讀

???? 你是否期望未來能有一個 AI 陪伴機(jī)器人，它不僅能“看見”我們的手勢，“聽懂”我們的需求，還能像“記住”我們的愛好，并在合適的時間“推理”出我們的內(nèi)心想法？????最近，字節(jié)跳動與浙江大學(xué)、上海交大聯(lián)合發(fā)布了一項(xiàng)新突破：M3-Agent，一個具備長期記憶能力的多模態(tài)智能體，能夠處理無限長的視頻流，并在任務(wù)中持續(xù)學(xué)習(xí)與推理。一、背景：多模態(tài)AI的“記憶缺失”問題???? 當(dāng)前主流的多模態(tài)大模型（如GPT-4V、Gemini等）雖然能處理圖像、視頻、音頻等多種輸入，但它們普遍存在一個關(guān)鍵問

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2 個月前 / 大漠孤城

AutoGLM：用于GUI的自主基礎(chǔ)代理

引言包括大型語言模型和大型多模態(tài)模型在內(nèi)的基礎(chǔ)模型，因其卓越的語言理解和生成能力而受到廣泛關(guān)注。通過在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的語料庫上進(jìn)行廣泛的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，這些模型不僅獲得了知識和語言能力，還獲得了類人的推理和規(guī)劃能力，從而產(chǎn)生了作為代理的LLM。然而，GUI基礎(chǔ)代理的開發(fā)面臨一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：現(xiàn)有預(yù)訓(xùn)練集中決策數(shù)據(jù)的稀缺性。雖然互聯(lián)網(wǎng)包含大量人類知識，但它主要由靜態(tài)信息組成，不足以捕捉人類的決策和環(huán)境交互。構(gòu)建有能力的基礎(chǔ)代理需要用動態(tài)知識來豐富它們，無論是通過與真實(shí)世界的環(huán)境直接交互，還是通過從合成軌跡中

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2 個月前 / 大漠孤城

WEBRL：通過自演化在線課程強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練LLM Web代理

引言大型語言模型不僅展現(xiàn)出對人類語言、常識推理和知識獲取的卓越理解能力，而且在復(fù)雜規(guī)劃和邏輯推理方面也顯示出巨大的潛力，表明它們有望發(fā)展成為自主LLM智能體。LLM智能體的應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛，涵蓋了代碼生成、數(shù)據(jù)庫操作以及圖形用戶界面交互等領(lǐng)域。在這些應(yīng)用中，由LLM驅(qū)動的Web智能體因其廣泛的應(yīng)用前景和在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中培育真正自主智能的獨(dú)特潛力而備受關(guān)注。盡管取得了這些進(jìn)展，但現(xiàn)有的LLM網(wǎng)絡(luò)代理，無論其性能指標(biāo)或架構(gòu)范式如何，仍然欠發(fā)達(dá)。高性能的LLM網(wǎng)絡(luò)代理主要依賴于精心制作的提示，并結(jié)合專

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2 個月前 / 游水豬

MiniMax-M1：通過閃電注意力高效擴(kuò)展測試時計(jì)算

引言在人工智能領(lǐng)域，大型推理模型（LRMs）的進(jìn)步正以前所未有的速度改變著我們處理復(fù)雜任務(wù)的方式。這些模型通過擴(kuò)展推理過程，在數(shù)學(xué)、編程和軟件工程等領(lǐng)域取得了顯著成功。然而，傳統(tǒng)Transformer架構(gòu)中自注意力機(jī)制固有的二次計(jì)算復(fù)雜度，使得持續(xù)擴(kuò)展推理過程面臨巨大挑戰(zhàn)。為了解決這一瓶頸，MiniMax-M1應(yīng)運(yùn)而生，它是一款開創(chuàng)性的開源大型混合注意力推理模型，旨在高效擴(kuò)展測試時計(jì)算。MiniMax-M1是基于MiniMax-Text-01模型開發(fā)的，它融合了混合專家模型（MoE）架構(gòu)和閃電注

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2 個月前 / DDwyane

RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding加解密實(shí)現(xiàn)

基于java、go、python、php等語言實(shí)現(xiàn)“RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding”填充方式的RSA加解密，各語言之間加解密結(jié)果互通。0. RSA公私鑰生成如果還沒有rsa公私鑰，可以通過openssl來生成一組。生成2048位公私鑰：# 生成私鑰（PKCS#8 格式）openssl genpkey -algorithm RSA -out private_key.pem -pkeyopt rsa_keygen_bits:2048# 提取公鑰openss

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3 個月前 / 游水豬

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化通用大語言模型智能體的分析

引言大型語言模型（LLM）在自然語言處理方面表現(xiàn)出色，但推理和決策能力仍有提升空間。研究人員正嘗試將強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）引入LLM智能體訓(xùn)練，以優(yōu)化其在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。自2024年下半年以來，多項(xiàng)研究將LLM視為智能體，通過RL訓(xùn)練增強(qiáng)其多步推理、工具使用和環(huán)境交互能力。這種方法旨在利用RL的反饋和探索機(jī)制，提升LLM的推理策略、自主決策和協(xié)作能力，從而提高解決復(fù)雜任務(wù)的效率和成功率。本文將綜述8項(xiàng)關(guān)于“基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化通用大語言模型智能體”的最新研究，涵蓋獎勵分配、多智能體協(xié)同、檢索增強(qiáng)和推理規(guī)

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3 個月前 / 游水豬

提升LLM代理多輪推理能力：細(xì)粒度回合級信用分配

引言大型語言模型（LLMs）在復(fù)雜決策任務(wù)中的推理能力取得了顯著進(jìn)展，尤其是在長鏈思維（CoT）的探索和完善方面。然而，純文本推理的LLM在需要精確數(shù)值計(jì)算、信息檢索或代碼執(zhí)行的任務(wù)中仍存在局限性。將LLM作為自主代理，并賦予其訪問外部工具（如搜索引擎、科學(xué)計(jì)算器、代碼解釋器）的能力，可以顯著擴(kuò)展其功能。盡管如此，訓(xùn)練LLM作為自主代理在交互式環(huán)境中運(yùn)行面臨獨(dú)特的挑戰(zhàn)。代理設(shè)置通常要求模型在復(fù)雜推理任務(wù)中做出順序的、多輪決策。現(xiàn)有方法通常將這些多輪交互任務(wù)視為賭博問題，僅依賴于結(jié)果層面的獎勵（如

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3 個月前 / 游水豬

并非所有思考都同等重要：通過多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高效LLM推理

引言大型語言模型（LLMs）在處理復(fù)雜推理任務(wù)方面展現(xiàn)出驚人的能力，尤其是在數(shù)學(xué)奧林匹克競賽、專業(yè)編程和科學(xué)推理等領(lǐng)域。長鏈?zhǔn)剿伎迹↙ong Chain-of-Thought, CoT）作為一種新興策略，通過增加推理過程的長度來提升LLMs的測試時擴(kuò)展能力。然而，盡管長CoT推理帶來了顯著的性能提升，但其過長的token長度已成為一個主要瓶頸，嚴(yán)重限制了其有效性和實(shí)際應(yīng)用價值。當(dāng)前，為了在保持性能的同時壓縮推理token長度，研究人員付出了大量努力。現(xiàn)有解決方案大致可分為三類：免訓(xùn)練方法、基于監(jiān)

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3 個月前 / 游水豬

Mixture-of-Recursions (MoR) - 讓模型學(xué)會“思考”深淺

如今，大型語言模型（LLM）的能力令人驚嘆，但其巨大的計(jì)算和內(nèi)存需求也讓許多研究者和開發(fā)者望而卻步。我們不禁要問：有沒有一種方法，既能擁有大模型的強(qiáng)大能力，又能擺脫其高昂的成本呢？今天，我們將深入探討一篇于2025年7月發(fā)表的論文——《Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation》。該論文提出了一種名為Mixture-of-Recursions (MoR)

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3 個月前 / Wei_

讓智能家居“聽你話”：試試 Jenius 的 AI 控控控！

想象一下，下班回到家中，迎接你的是清新的空氣、柔和的音樂、浪漫的燈光，一切都自動為你準(zhǔn)備好，而你————只需要舒舒服服躺在床上，褪去一天的疲勞。這不是什么未來幻想，而是現(xiàn)在就能實(shí)現(xiàn)的智能家居體驗(yàn)。今天要安利的主角就是 Jenius ——一個聰明又實(shí)用的 AI 控制工具，能把你家里的各種“聰明設(shè)備”真正變成聽得懂需求、活兒干得漂亮的管家。?? 什么是 Jenius？Jenius 是由天聚地合團(tuán)隊(duì)打造的通用多智能體 AI Agent，簡單理解，它就像一個特別能干的“大腦”，能理解你的指令，再協(xié)調(diào)各種小

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3 個月前 / userid_27374883

零門檻改造智能家！三步讓你的老設(shè)備秒變AI管家

零門檻改造智能家！三步讓你的老設(shè)備秒變AI管家無需更換設(shè)備·跨品牌互聯(lián)·自然語言控制Jenius智能家居中樞系統(tǒng) 正式開源發(fā)布你是否遇到過這些智能家居「偽智能」困境？?? 設(shè)備孤島：小米/華為/涂鴉設(shè)備各自為政，控制要切5個APP?? 智障語音：”太熱了“只會調(diào)低1℃，”幫我營造氛圍“直接死機(jī)?? 配置天坑：想設(shè)置”回家自動開空調(diào)“，竟要寫30行YAML代碼天聚地合科技顛覆性解決方案——Jenius智能家居中樞今日開源！基于獨(dú)創(chuàng)的 ”數(shù)據(jù)+智能體+RPA“三角引擎，實(shí)現(xiàn)三大突破：+ 跨品牌設(shè)備統(tǒng)一管

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3 個月前 / 游水豬

大模型測試中可用數(shù)據(jù)集解析

引言隨著大型語言模型（LLM）能力的飛速發(fā)展，如何有效、全面地評估這些模型的性能成為了一個日益重要且復(fù)雜的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的評估方法往往難以捕捉LLM在真實(shí)世界應(yīng)用場景中的細(xì)微表現(xiàn)，尤其是在涉及工具使用、多輪對話和復(fù)雜推理等高級任務(wù)時。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，研究人員開發(fā)了一系列專門的測試方法和數(shù)據(jù)集，旨在更深入地探究LLM的極限與潛力。本文將探討幾個可用的關(guān)鍵數(shù)據(jù)集，它們分別是：MCP-tools、APIBank、APIGen 和 Countdown。這些數(shù)據(jù)集各自側(cè)重于評估LLM在不同維度上的能力，從大

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3 個月前 / 游水豬

AutoGen：通過多智能體對話，開啟下一代大語言模型應(yīng)用

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大型語言模型（LLM）已經(jīng)成為構(gòu)建強(qiáng)大AI應(yīng)用的核心。然而，隨著任務(wù)日益復(fù)雜，單個智能體的能力逐漸顯得捉襟見肘。我們不禁要問：如何才能更進(jìn)一步，構(gòu)建出能夠處理更復(fù)雜、更廣泛任務(wù)的LLM應(yīng)用？來自微軟研究院、賓夕法尼亞州立大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究者們給出了一個創(chuàng)新性的答案：AutoGen。這篇發(fā)表在 arXiv 上的論文《AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation》介紹了一個開源

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