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4 天前 / DDwyane

RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding加解密實現

基于java、go、python、php等語言實現“RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding”填充方式的RSA加解密，各語言之間加解密結果互通。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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13 天前 / 游水豬

基于強化學習優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化學習（RL）引入LLM智能體訓練，以優化其在復雜任務中的表現。自2024年下半年以來，多項研究將LLM視為智能體，通過RL訓練增強其多步推理、工具使用和環境交互能力。這種方法旨在利用RL的反饋和探索機制，提升LLM的推理策略、自主決策和協作能力，從而提高解決復雜任務的效率和成功率。本文將綜述8項關于“基于強化學習優化通用大語言模型智能體”的最新研究，涵蓋獎勵分配、多智能體協同、檢索增強和推理規

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24 天前 / 游水豬

提升LLM代理多輪推理能力：細粒度回合級信用分配

引言大型語言模型（LLMs）在復雜決策任務中的推理能力取得了顯著進展，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在需要精確數值計算、信息檢索或代碼執行的任務中仍存在局限性。將LLM作為自主代理，并賦予其訪問外部工具（如搜索引擎、科學計算器、代碼解釋器）的能力，可以顯著擴展其功能。盡管如此，訓練LLM作為自主代理在交互式環境中運行面臨獨特的挑戰。代理設置通常要求模型在復雜推理任務中做出順序的、多輪決策。現有方法通常將這些多輪交互任務視為賭博問題，僅依賴于結果層面的獎勵（如

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1 個月前 / 游水豬

并非所有思考都同等重要：通過多輪強化學習實現高效LLM推理

引言大型語言模型（LLMs）在處理復雜推理任務方面展現出驚人的能力，尤其是在數學奧林匹克競賽、專業編程和科學推理等領域。長鏈式思考（Long 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，嚴重限制了其有效性和實際應用價值。當前，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。現有解決方案大致可分為三類：免訓練方法、基于監

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1 個月前 / 游水豬

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

如今，大型語言模型（LLM）的能力令人驚嘆，但其巨大的計算和內存需求也讓許多研究者和開發者望而卻步。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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1 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，而是現在就能實現的智能家居體驗。今天要安利的主角就是 Jenius ——一個聰明又實用的 AI 控制工具，能把你家里的各種“聰明設備”真正變成聽得懂需求、活兒干得漂亮的管家。?? 什么是 Jenius？Jenius 是由天聚地合團隊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，再協調各種小

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1 個月前 / userid_27374883

零門檻改造智能家！三步讓你的老設備秒變AI管家

零門檻改造智能家！三步讓你的老設備秒變AI管家無需更換設備·跨品牌互聯·自然語言控制Jenius智能家居中樞系統正式開源發布你是否遇到過這些智能家居「偽智能」困境？?? 設備孤島：小米/華為/涂鴉設備各自為政，控制要切5個APP?? 智障語音：”太熱了“只會調低1℃，”幫我營造氛圍“直接死機?? 配置天坑：想設置”回家自動開空調“，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！基于獨創的 ”數據+智能體+RPA“三角引擎，實現三大突破：+ 跨品牌設備統一管

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1 個月前 / 游水豬

大模型測試中可用數據集解析

引言隨著大型語言模型（LLM）能力的飛速發展，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雜的挑戰。傳統的評估方法往往難以捕捉LLM在真實世界應用場景中的細微表現，尤其是在涉及工具使用、多輪對話和復雜推理等高級任務時。為了應對這些挑戰，研究人員開發了一系列專門的測試方法和數據集，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鍵數據集，它們分別是：MCP-tools、APIBank、APIGen 和 Countdown。這些數據集各自側重于評估LLM在不同維度上的能力，從大

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1 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用

在人工智能飛速發展的今天，大型語言模型（LLM）已經成為構建強大AI應用的核心。然而，隨著任務日益復雜，單個智能體的能力逐漸顯得捉襟見肘。我們不禁要問：如何才能更進一步，構建出能夠處理更復雜、更廣泛任務的LLM應用？來自微軟研究院、賓夕法尼亞州立大學等機構的研究者們給出了一個創新性的答案：AutoGen。這篇發表在 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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1 個月前 / 游水豬

AutoAgent：用“說話”取代編碼，人人都能構建的 AI 代理

是否曾想過，如果能像與人交談一樣，讓 AI 為你創建一個能自動處理復雜任務的智能助手，那該有多好？例如，一個能幫你分析財務報表、管理本地文件，甚至自動編寫代碼的代理。過去，這似乎是只有程序員才能實現的“魔法”。但現在，一篇來自香港大學的論文《AutoAgent: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents》為我們揭示了一個革命性的框架，讓這一切變得觸手可及。這篇論文介紹的 AutoAgent，是一個完全自動化、零代碼的 LLM

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1 個月前 / Jenius

離下班還有半小時，又有臨時任務怎么辦

打工人自救指南來了——Jenius使用指南　　下午 5 點 29 分，電腦右下角的時鐘正跳著秒 —— 距離下班還有半小時，茶水間的咖啡杯已經擺好，地鐵卡都揣進了口袋。突然，工作群 "叮" 地彈出消息：“@全體成員緊急！半小時內同步一份市場調研方案，含競品分析、產品定位及推廣策略，甲方明早要。”瞬間血壓飆升！競品資料從哪找？推廣方案怎么搭？PPT 框架都沒頭緒…… 此刻只想仰天長嘯："這班還能不能下了？"別急，打工人的救星來了 —— 當我把 "美妝市場調研" 的需求敲給Jenius，奇跡發生了：

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2 個月前 / 游水豬

MCP-Zero：LLM智能體主動工具發現的新范式

引言大語言模型（LLMs）在處理復雜任務時，通常需要借助外部工具來擴展其能力范圍。然而，當前LLM智能體與工具集成的主流范式存在顯著局限性：它們往往將預定義的工具模式注入到系統提示中，導致模型扮演被動選擇者的角色，而非主動發現所需能力。這種方法不僅造成了巨大的上下文開銷，也限制了模型的決策自主性。為了解決這些問題，本文引入了MCP-Zero，一個旨在恢復LLM智能體工具發現自主性的主動框架。MCP-Zero的核心思想是，智能體能夠主動識別自身能力差距，并按需請求特定工具，從而將自身從大規模檢索器

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2 個月前 / 游水豬

通過強化學習實現大語言模型的自我進化

LLM的挑戰與自我提升的新范式大語言模型（LLMs）在眾多領域取得了令人矚目的進展，包括自然語言處理、數學、編程和推理等。然而，這些模型并非沒有缺陷，它們在某些任務上仍可能表現不佳，且一個模型在一個任務上的成功并不能保證其在類似任務上的表現。解決這一問題最直接的方法是對模型進行再訓練或微調，但當缺乏相關數據集時，這種方法可能不可行。此外，如果連現有最先進模型（SOTA）也難以完成任務，我們也無法利用它們來生成合成訓練數據。另一種解決方案是提示模型解釋其推理過程或自我反思失敗原因。例如：Chain

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2 個月前 / 游水豬

多智能體LLM系統為何失敗？——MAST故障分類法深度解析

本文深入探討了大型語言模型（LLM）驅動的多智能體系統（MAS）中普遍存在的失敗模式。盡管MAS在軟件工程、藥物發現和科學模擬等領域展現出巨大潛力，但其在主流基準測試中的性能提升卻往往微乎其微。為了系統性地分析阻礙MAS有效性的挑戰，《Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?》文提出了MAST（Multi-Agent System Failure Taxonomy），這是首個基于實證的MAS故障分類法。通過對七個流行MAS框架的200多個任務進行分析，識別出14種

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2 個月前 / 游水豬

Multi-Agent System Search (MASS)框架：智能體系統設計的革新之道

大型語言模型（LLMs）驅動的多智能體系統（MAS）在解決復雜任務方面展現出驚人的潛力。然而，如何高效地設計這些系統，特別是如何優化智能體的“提示詞”和它們之間的“拓撲結構”，一直是領域內的核心挑戰。論文《Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies》提出了一種Multi-Agent System Search (MASS)框架。MASS框架通過一種巧妙的分階段優化策略，有效解決了MAS設計中的復

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