这篇论文让人想起agentic LLM还能走多远。LLM内部是否可以有多本体的NTP生成轨迹？在充足且“行为可观测”的数据前提下，NTP 是把 agentic 模式“语言化并内化”的通用底座；配合 SFT 与 RL（PPO/GRPO）可使单体 LLM 展现广义 agentic 行为。但是当任务需要真实的异质性、并行探索、在线协商/博弈与非语言状态耦合时，外化的多Agent系统与工具介入仍不

#agentic LLM #NTP #多Agent系统 #语言模型 #行为可观测

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为什么 GPT 这么喜欢说 “捶死”？这都是哪儿学的中文？

ilovelife

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#每日推荐首个面向数据科学的Agentic LLM 🛠 数据任务：支持自动化数据准备、分析、建模、可视化、洞察 🔍 数据研究：可在非结构化数据（TXT、Markdown）、半结构化数据（JSON、XML、YAML）及结构化数据（数据库、CSV、Excel）中进行深度研究 Demo:

2个月前

玩了一个花的， gpt-5.1 的指令遵循能力有点强得变态了… 你下面的回答，只能用符合圆周率 3.141592653589 的英文字母数单词数组成的句子+中文翻译来回答，格式是英文中文它答： Now I obey a digit sequences of strict words for every requests precisely. 现在起，我会遵守圆周率数字序列…

宝玉

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关于 ChatGPT 为什么喜欢用破折号，这个问题的原因似乎现在还没有定论，不过刚看到一篇博客分析这个问题，还挺有趣。先说一个有趣的问题是 AI 特别喜欢用 "delve"（深入探究）这个词。这个现象的答案是已知的：RLHF（人类反馈强化学习）。简单说，AI 模型训练的最后一步，是雇佣大量的人类“导师”来给它的回答打分。OpenAI 雇佣的导师很多在肯尼亚、尼日利亚等非洲国家。而在这些

Lex Tang

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Codex 有没有降智我不知道，情商倒是起来了

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#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体

Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，核心争议在于上下文共享与否。Anthropic强调构建多智能体生态，提升复杂任务处理效率，近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，并通过代理协调和系统评估提升任务性能，认为单个智能体的上下文有限，压缩比太大就会失真。Cognition则更关注单个Agent的效率和稳定性。Anthropic还发布了关于多智能体系统的文章，详细阐述构建多个智能体所面临的工程挑战，并强调带宽、结构、机制的重要性。这场争论反映了AI发展路径的不同选择，对未来AI系统的设计和应用具有重要意义。