ReasoningBank：构建“面向推理的记忆”机制，使智能体实现自主进化能力
大型语言模型（LLM）驱动的智能体正被用于长期、持续的真实世界任务（如网页浏览、软件工程自动化），但主流智能体...
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ADRS（AI-Driven Research for Systems）：AI驱动下算法自动进化的系统研究新范式
论文Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Re...
Read MoreAgentic Design Patterns（《智能体设计模式》）
Agentic Design Patterns（《智能体设计模式》），作者：Antonio Gulli 目录...
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7M参数小模型（Tiny Recursive Model，TRM），在数独、迷宫、ARC-AGI 等“硬推理”任务上表现优于大参数LLM
论文Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks针...
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R&D-Agent：系统化、可扩展、解耦合的MLE（Machine Learning Engineering，机器学习工程）智能体架构
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅猛发展，数据科学领域取得了显著进展，广泛应用于机器翻译、推荐系统、社...
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Personal Health Agent（PHA）：面向个人健康的多智能体框架，数据科学、领域专家、健康教练三种智能体协同
个人健康与日常福祉高度相关，但传统“单体式”对话大模型在面对真实用户的多样化健康诉求（数据解读、医学知识查证、...
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TUMIX（Tool-Use Mixture）：多代理并行+多轮迭代，稳态提升推理表现
大模型在推理任务中已可调⽤代码解释器与搜索等外部工具，但“何时用文本推理、何时写代码、何时检索、以及如何把这些...
Read More对比：OpenEvidence vs Glass Health / Medwise / UpToDate / ClinicalKey AI
维度 OpenEvidence Glass Health Medwise UpToDate (Wolters...
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用“上下文内微调（In-Context Fine-Tuning, ICF）”方法改进TimesFM（跨领域零样本预测的时序基础模型）
论文In-Context Fine-Tuning for Time-Series Foundation Mod...
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“测试时扩散”框架（Test-Time Diffusion Deep Researcher, TTD-DR）：通过“草稿—去噪—检索—自进化”，提升长篇研究报告生成质量
当前“深度研究（Deep Research, DR）”型智能体在撰写复杂、长篇的研究报告时，常依赖通用的测试时...
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