让模型自主管理上下文,从被动预测器转变为状态感知智能体
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合成数据
构建可执行的终端任务数据管道,在TerminalBench上提升20%性能
面向材料科学的智能体化人工智能
👍 48提出以管线为中心的视角,将材料发现全流程从被动预测推进到闭环自主智能体系统
面向语言模型的特权信息蒸馏
👍 29利用训练时特权信息蒸馏前沿模型,无需Chain-of-Thought
ProAct:交互环境中的智能体前瞻推理
👍 27通过蒸馏MCTS搜索树和蒙特卡洛评论家,让LLM智能体内化准确的前瞻推理能力
通过四元组抽象动态创建专用子智能体,实现复杂长周期任务的自动化编排。
预算感知MCTS+模块化构建+比较反思记忆,自动化MLE研究
提出智能体进化范式和A-Evolve框架,通过部署时自主诊断与修复实现LLM持续适应
通过多轮强化学习训练MLLM自主调用分割工具,实现超越人工提示的医学图像分割
多模态联合训练+Agent Swarm并行编排,实现通用智能体
双智能体文件系统框架突破上下文限制实现深度研究
通过闭环优化同时优化环境、策略和奖励模型,实现LLM代理任务的显著提升
探索面向智能体的推理奖励模型
👍 24提出多维度推理奖励模型Agent-RRM,通过文本批评和标量奖励的统一集成提升智能体性能
用轻量级神经网络探索环境,再蒸馏到LLM并用RL激活,大幅提升非语言任务性能
通过关键状态动态分支实现精准资源分配,提升长时域智能体探索效率
智能体驱动的超长视频理解
👍 22提出EGAgent框架,通过实体场景图实现跨天超长视频的多跳推理问答
通过双代理执行反馈循环自动生成难度可控的深度搜索问答数据
四阶段智能体框架自动生成高质量学术反驳
提出原位自进化范式,通过工具动态合成与优化,使智能体在无监督开放环境中自主提升能力。
无限终端:为终端智能体扩展强化学习环境
👍 20通过程序化生成终端任务环境,用简单PPO显著提升LLM终端能力