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1 天前 / 大漠孤城

AutoGLM：用于GUI的自主基础代理

引言包括大型语言模型和大型多模态模型在内的基础模型，因其卓越的语言理解和生成能力而受到广泛关注。通过在互联网规模的语料库上进行广泛的自监督预训练，这些模型不仅获得了知识和语言能力，还获得了类人的推理和规划能力，从而产生了作为代理的LLM。然而，GUI基础代理的开发面临一个关键挑战：现有预训练集中决策数据的稀缺性。虽然互联网包含大量人类知识，但它主要由静态信息组成，不足以捕捉人类的决策和环境交互。构建有能力的基础代理需要用动态知识来丰富它们，无论是通过与真实世界的环境直接交互，还是通过从合成轨迹中

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1 天前 / 大漠孤城

WEBRL：通过自演化在线课程强化学习训练LLM Web代理

引言大型语言模型不仅展现出对人类语言、常识推理和知识获取的卓越理解能力，而且在复杂规划和逻辑推理方面也显示出巨大的潜力，表明它们有望发展成为自主LLM智能体。LLM智能体的应用领域日益广泛，涵盖了代码生成、数据库操作以及图形用户界面交互等领域。在这些应用中，由LLM驱动的Web智能体因其广泛的应用前景和在数字生态系统中培育真正自主智能的独特潜力而备受关注。尽管取得了这些进展，但现有的LLM网络代理，无论其性能指标或架构范式如何，仍然欠发达。高性能的LLM网络代理主要依赖于精心制作的提示，并结合专

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8 天前 / 游水猪

MiniMax-M1：通过闪电注意力高效扩展测试时计算

引言在人工智能领域，大型推理模型（LRMs）的进步正以前所未有的速度改变着我们处理复杂任务的方式。这些模型通过扩展推理过程，在数学、编程和软件工程等领域取得了显著成功。然而，传统Transformer架构中自注意力机制固有的二次计算复杂度，使得持续扩展推理过程面临巨大挑战。为了解决这一瓶颈，MiniMax-M1应运而生，它是一款开创性的开源大型混合注意力推理模型，旨在高效扩展测试时计算。MiniMax-M1是基于MiniMax-Text-01模型开发的，它融合了混合专家模型（MoE）架构和闪电注

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16 天前 / DDwyane

RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding加解密实现

基于java、go、python、php等语言实现“RSA/ECB/OAEPWithSHA-256AndMGF1Padding”填充方式的RSA加解密，各语言之间加解密结果互通。0. RSA公私钥生成如果还没有rsa公私钥，可以通过openssl来生成一组。生成2048位公私钥：# 生成私钥（PKCS#8 格式）openssl genpkey -algorithm RSA -out private_key.pem -pkeyopt rsa_keygen_bits:2048# 提取公钥openss

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25 天前 / 游水猪

基于强化学习优化通用大语言模型智能体的分析

引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理方面表现出色，但推理和决策能力仍有提升空间。研究人员正尝试将强化学习（RL）引入LLM智能体训练，以优化其在复杂任务中的表现。自2024年下半年以来，多项研究将LLM视为智能体，通过RL训练增强其多步推理、工具使用和环境交互能力。这种方法旨在利用RL的反馈和探索机制，提升LLM的推理策略、自主决策和协作能力，从而提高解决复杂任务的效率和成功率。本文将综述8项关于“基于强化学习优化通用大语言模型智能体”的最新研究，涵盖奖励分配、多智能体协同、检索增强和推理规

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1 个月前 / 游水猪

提升LLM代理多轮推理能力：细粒度回合级信用分配

引言大型语言模型（LLMs）在复杂决策任务中的推理能力取得了显著进展，尤其是在长链思维（CoT）的探索和完善方面。然而，纯文本推理的LLM在需要精确数值计算、信息检索或代码执行的任务中仍存在局限性。将LLM作为自主代理，并赋予其访问外部工具（如搜索引擎、科学计算器、代码解释器）的能力，可以显著扩展其功能。尽管如此，训练LLM作为自主代理在交互式环境中运行面临独特的挑战。代理设置通常要求模型在复杂推理任务中做出顺序的、多轮决策。现有方法通常将这些多轮交互任务视为赌博问题，仅依赖于结果层面的奖励（如

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1 个月前 / 游水猪

并非所有思考都同等重要：通过多轮强化学习实现高效LLM推理

引言大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务方面展现出惊人的能力，尤其是在数学奥林匹克竞赛、专业编程和科学推理等领域。长链式思考（Long Chain-of-Thought, CoT）作为一种新兴策略，通过增加推理过程的长度来提升LLMs的测试时扩展能力。然而，尽管长CoT推理带来了显著的性能提升，但其过长的token长度已成为一个主要瓶颈，严重限制了其有效性和实际应用价值。当前，为了在保持性能的同时压缩推理token长度，研究人员付出了大量努力。现有解决方案大致可分为三类：免训练方法、基于监

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1 个月前 / 游水猪

Mixture-of-Recursions (MoR) - 让模型学会“思考”深浅

如今，大型语言模型（LLM）的能力令人惊叹，但其巨大的计算和内存需求也让许多研究者和开发者望而却步。我们不禁要问：有没有一种方法，既能拥有大模型的强大能力，又能摆脱其高昂的成本呢？今天，我们将深入探讨一篇于2025年7月发表的论文——《Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation》。该论文提出了一种名为Mixture-of-Recursions (MoR)

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1 个月前 / Wei_

让智能家居“听你话”：试试 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气、柔和的音乐、浪漫的灯光，一切都自动为你准备好，而你————只需要舒舒服服躺在床上，褪去一天的疲劳。这不是什么未来幻想，而是现在就能实现的智能家居体验。今天要安利的主角就是 Jenius ——一个聪明又实用的 AI 控制工具，能把你家里的各种“聪明设备”真正变成听得懂需求、活儿干得漂亮的管家。🧠 什么是 Jenius？Jenius 是由天聚地合团队打造的通用多智能体 AI Agent，简单理解，它就像一个特别能干的“大脑”，能理解你的指令，再协调各种小

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1 个月前 / userid_27374883

零门槛改造智能家！三步让你的老设备秒变AI管家

零门槛改造智能家！三步让你的老设备秒变AI管家无需更换设备·跨品牌互联·自然语言控制Jenius智能家居中枢系统正式开源发布你是否遇到过这些智能家居「伪智能」困境？🚫 设备孤岛：小米/华为/涂鸦设备各自为政，控制要切5个APP🚫 智障语音：”太热了“只会调低1℃，”帮我营造氛围“直接死机🚫 配置天坑：想设置”回家自动开空调“，竟要写30行YAML代码天聚地合科技颠覆性解决方案——Jenius智能家居中枢今日开源！基于独创的 ”数据+智能体+RPA“三角引擎，实现三大突破：+ 跨品牌设备统一管

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2 个月前 / 游水猪

大模型测试中可用数据集解析

引言随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，如何有效、全面地评估这些模型的性能成为了一个日益重要且复杂的挑战。传统的评估方法往往难以捕捉LLM在真实世界应用场景中的细微表现，尤其是在涉及工具使用、多轮对话和复杂推理等高级任务时。为了应对这些挑战，研究人员开发了一系列专门的测试方法和数据集，旨在更深入地探究LLM的极限与潜力。本文将探讨几个可用的关键数据集，它们分别是：MCP-tools、APIBank、APIGen 和 Countdown。这些数据集各自侧重于评估LLM在不同维度上的能力，从大

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2 个月前 / 游水猪

AutoGen：通过多智能体对话，开启下一代大语言模型应用

在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）已经成为构建强大AI应用的核心。然而，随着任务日益复杂，单个智能体的能力逐渐显得捉襟见肘。我们不禁要问：如何才能更进一步，构建出能够处理更复杂、更广泛任务的LLM应用？来自微软研究院、宾夕法尼亚州立大学等机构的研究者们给出了一个创新性的答案：AutoGen。这篇发表在 arXiv 上的论文《AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation》介绍了一个开源

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2 个月前 / 游水猪

AutoAgent：用“说话”取代编码，人人都能构建的 AI 代理

是否曾想过，如果能像与人交谈一样，让 AI 为你创建一个能自动处理复杂任务的智能助手，那该有多好？例如，一个能帮你分析财务报表、管理本地文件，甚至自动编写代码的代理。过去，这似乎是只有程序员才能实现的“魔法”。但现在，一篇来自香港大学的论文《AutoAgent: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents》为我们揭示了一个革命性的框架，让这一切变得触手可及。这篇论文介绍的 AutoAgent，是一个完全自动化、零代码的 LLM

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2 个月前 / Jenius

离下班还有半小时，又有临时任务怎么办

打工人自救指南来了——Jenius使用指南　　下午 5 点 29 分，电脑右下角的时钟正跳着秒 —— 距离下班还有半小时，茶水间的咖啡杯已经摆好，地铁卡都揣进了口袋。突然，工作群 "叮" 地弹出消息：“@全体成员紧急！半小时内同步一份市场调研方案，含竞品分析、产品定位及推广策略，甲方明早要。”瞬间血压飙升！竞品资料从哪找？推广方案怎么搭？PPT 框架都没头绪…… 此刻只想仰天长啸："这班还能不能下了？"别急，打工人的救星来了 —— 当我把 "美妆市场调研" 的需求敲给Jenius，奇迹发生了：

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2 个月前 / 游水猪

MCP-Zero：LLM智能体主动工具发现的新范式

引言大语言模型（LLMs）在处理复杂任务时，通常需要借助外部工具来扩展其能力范围。然而，当前LLM智能体与工具集成的主流范式存在显著局限性：它们往往将预定义的工具模式注入到系统提示中，导致模型扮演被动选择者的角色，而非主动发现所需能力。这种方法不仅造成了巨大的上下文开销，也限制了模型的决策自主性。为了解决这些问题，本文引入了MCP-Zero，一个旨在恢复LLM智能体工具发现自主性的主动框架。MCP-Zero的核心思想是，智能体能够主动识别自身能力差距，并按需请求特定工具，从而将自身从大规模检索器

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