本文解析Anthropic三大Agent开发机制：MCP+PTC提供标准化工具访问和程序化调用；Skills以"知识胶囊"形式注入专业技能；Subagents实现"分而治之"的任务拆分。三者分别作为连接层、认知层和组织层协同工作，帮助开发者构建高效、可维护的Agent系统，拓展构建Agent系统的思维方式。Anthropic 这家“AI 后期之秀”擅长在 Agent 工程领域“整活”。（技能）与，

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谷歌开源的computer-use-preview项目是一个让AI直接操控电脑的Agent框架，采用三层架构设计，支持坐标归一化、截图滑动窗口等技术特点。通过自然语言驱动，AI可自主决定点击、输入等操作，但存在成本高、速度慢等局限性。该项目对构建AI智能体具有重要参考价值。嘿，大家好！这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道~前两天，谷歌悄咪咪开源了一个叫的项目。可以让AI直接操控你电脑的Agent

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本文介绍了一个基于RAG的个性化框架，通过持久化记忆、动态用户画像和多智能体协作实现个性化能力。框架以LLM为中枢，实现中央协调、跨源检索、反思校验等六大模式，采用STM/LTM/用户画像等多层次记忆系统。实验表明该框架在检索准确率和回答正确率上优于标准RAG，尤其长对话任务提升显著。个性化评测应以检索命中、正确性、连贯性为主，解决冷启动与主动性问题是未来重点。RAG能搜资料，却很难认识你。这套框

本文介绍了一个基于RAG的个性化框架，通过持久化记忆、动态用户画像和多智能体协作实现个性化能力。框架以LLM为中枢，实现中央协调、跨源检索、反思校验等六大模式，采用STM/LTM/用户画像等多层次记忆系统。实验表明该框架在检索准确率和回答正确率上优于标准RAG，尤其长对话任务提升显著。个性化评测应以检索命中、正确性、连贯性为主，解决冷启动与主动性问题是未来重点。RAG能搜资料，却很难认识你。这套框

今天给大家介绍一篇关于大模型在时间序列应用探讨的工作。这篇文章质疑大语言模型在时间序列预测中是否有效，并对目前最先进的3个基于大语言模型的时间序列预测模型进行实验，发现。随着大语言模型的兴起，一些工作也将其应用到时间序列预测领域。这类方法一般基于预训练好的NLP领域的语言模型，将时间序列转换成文本形式输入其中，通过finetune大模型，产出预测结果。典型的代表工作包括OneFitsAll、Tim

1.1模型评估的目的与重要性模型评估是深度学习研究和应用中的关键环节，其主要目的在于量化模型的性能，确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。通过模型评估，我们可以识别模型的优缺点，指导模型的优化和调参，从而提升模型的泛化能力。以下是模型评估的几个重要性方面：量化性能：模型评估通过一系列定量指标来衡量模型的性能，如准确率、精确率、召回率和F1分数等，这些指标为模型的性能提供了可量化的度量。

概念说明Token模型处理文本的最小单元（字节或子词）Tokenizer负责将文本拆分为 token 的工具模型的分词词典与算法定义可视化 token 分割的工具用途计费、控制上下文长度、文本分块等。

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