当上下文接近容量：中间过程丢弃或摘要，保留开头（目标/约束）与结尾（最新状态/错误）。这是一种非常实用的经验主义：开头决定方向，结尾决定下一步。3.3 子代理：用隔离换清醒✅。

MemoryBank 的代表性做法是：把交互历史压缩成 summary，再作为长期记忆注入后续会话。它解决了上下文窗口有限的硬约束：不可能把所有历史原文都塞回 prompt，只能。

本文通过手机网购实战案例，深度拆解GUI Agent大模型利用PPO强化学习更新参数的核心逻辑。

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基于 AutoGLM（或其他视觉语言模型，VLM）构建，旨在通过自然语言指令自动化 Android 设备的操作。与传统的基于规则或脚本（如 Appium、UiAutomator）的自动化不同，并不依赖预先编写的控件 ID 或坐标路径。看：通过 ADB 获取屏幕截图和当前应用信息。想：利用多模态大模型分析当前界面，结合任务上下文进行规划。做：将模型输出的决策转化为具体的 ADB 指令执行。反馈：观察

大模型量化技术全解析，先理解线性量化的基础，再看对象/粒度/流程怎么选，最后是各种进阶招式。

任意位置都能直接算出旋转角度，不需要额外参数，现在主流大模型（LLaMA、Qwen 等）几乎都使用 RoPE，随着距离 |m − n| 变大，RoPE 下点积的有效贡献会逐渐衰减：对长上下文的处理更平滑，更像人类注意力。：直接改变注意力点积：点积 = 内容相关性 + 与相对距离 |m − n| 相关的项，注意力天然偏向基于相对距离的建模：更接近人类处理语言的习惯，我们通常记得的是这个词在那个词前后

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