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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1周前
读论文成了研究的主要任务，这岂不是LLM最擅长的？如果实验的sop和过程数据足够，RLVR做推理，AI for science
henu王凯
2周前
以下图为例，我每次把感兴趣的播客、论文等给到它，让其挑选重点教我、给我做结合方案，我总有种感觉——我在请教一个个垂直场景的专家，专家从其专业知识给我启发。 具体能否落地先放一边，但是非常开拓思路，
GitHubDaily
想深入了解 AI Agent 的发展路线，却发现大部分资料分布在各个方向，找论文、整理资料让我们颇为头大。 这时候，发现了 Awesome-Self-Evolving-Agents 开源项目，它帮我们系统梳理了 Agent 自我演化的完整技术图谱。 还提供了高清的知识树和发展路线图，内容覆盖了从单体行为优化到多智能体协作、记忆机制、工具调度等多个方向。 GitHub： 并且整理了 2022
马东锡 NLP
Emergent Misalignment 论文中的一些例子，大家可以看看，是不是很可怕
3周前
我把之前新的/存量的播客、论文等过了一遍NotebookLM，总结了几个对我非常实用的沟通技巧，得到的效果非常震撼： 1、常规逻辑是基于内容询问AI，比如总结这期播客都讲了什么内容等。
