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某机构CSAIL团队开发了EnCompass框架，将AI代理的工作流与搜索策略分离。该框架通过自动回溯和并行克隆运行时，高效寻找大语言模型的最佳输出路径，可将实现搜索的编码量减少80%，显著提升代理在

我这次先把实情说在前面，我在一次课程结课作业里，为了能够赶进度我临时用了生成工具写了个初稿，结果一测直接被系统标成“AI味太重”，我自己心里当场直冒冷汗也直犯嘀咕。为了能够搞清楚自己和同学们都关心的“

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最近看到哔哩哔哩博主费曼冬瓜学徒的“Ralph+多智能体协作”，我认为很赞，这个方案很严谨，能解决非常多的现实问题，于是就花了两天时间在Hermes中引入，具体效果如何？ 费曼冬瓜学徒的“Ralph+

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2017 年，我亲眼见证了一次范式转变。Google 的研究人员刚刚发布了 NASNet，这是一个完全由机器学习算法发现的神经网络架构。这个发布之所以不同寻常，并不只是因为自动化系统发现了一个新架构，

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如果说过去一年的多模态大模型还在“拼图式融合”语言与视觉信息，那么 SenseNova U1 的出现，让我第一次感受到什么叫“原生协同思考”

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我还记得第一次在生产环境中遇到调参很差的机器学习模型。那是 2018 年，我在一家银行工作，该银行部署了一个欺诈检测系统。这个模型是一个梯度提升分类器，特征也都选对了，概念上没有问题，但性能最多只能算

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我永远不会忘记那个让我真正理解糟糕数据预处理代价的项目。那是 2006 年，我正在为一家价格优化初创公司做咨询。它想用电子健康记录来预测患者再入院风险，用于一个保险定价项目。三个月后，它把 80% 的

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