摘要： Nof1研究团队开展了一项突破性实验，测试6个顶尖大型语言模型（包括GPT-5、Gemini 2.5等）在真实量化交易场景中的表现。研究通过"Alpha Arena"平台为每个模型分配1万美元真实资金，在加密货币衍生品市场进行完全自主交易。实验采用独特的"Harness"系统，每2-3分钟向模型提供实时市场数据和账户状态，要求输出结构化交易决策。研究

亮点1: 构建了可泛化、可迁移的跨域经验知识库（AGENT KB），让智能体学会“举一反三”从已有执行经验中学习。通过将原始Agent执行日志“抽象化”，提取出通用的问题解决模式和策略。这使得智能体能够从一个庞大的、集体共享的知识库中学习，打破了以往智能体之间“经验无法互通”的壁垒。亮点2: “教师-学生”双阶段推理框架，有效模拟了专家学徒式的学习过程。

1.n-gram自己理解:n代表窗口长度，n-gram的思想就是先滑窗，然后统计频次，然后计算条件概率，你可以取前面n个的条件概率，不一定要取全部的，最后得到的是整个句子的一个概率，那这个概率可以代表句子的合理性。详情见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048如何利用n-gram作为额外的特征呢？例如:我 爱 北京 天安门这样词就有各种组...

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1 综述Semantic Segmentation using Fully Convolutional Networks over the yearsJun 1, 2017https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmen...

Title【24点游戏】是什么？"Game of 24"是一种数学益智游戏，旨在通过组合和计算四个给定的数字（通常是1到9之间的整数）来得到结果为24的表达式。【Mini Crosswords 填字游戏】是什么？：Mini Crosswords是一种简化版的填字游戏，适合在有限的空间和时间内进行。与传统的填字游戏不同，Mini Crosswords使用较小的网格，通常为5x5或6x6，且只包含较少

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1以前的研究将知识或个人资料混合融入预先训练的语言模型。其同时考虑知识和人物角色的能力仍然是有限的，导致生成结果出现幻觉，并且使用人物角色的方法也很被动。1提出一种有效的agent，同时基于外部知识和persona。2选择合适的知识和persona生成回答，利用poly-encoder的方法来实现候选打分。3实施了人物角色级别指标，以考虑微妙的人物角色基础的多种人物角色选择。4利用检索的方式来增强

1. 打破BERT天花板：11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA！原文：https://mp.weixin.qq.com/s/xkEmfuFw_Q7GWGUviZDp4w标签体系一些特征提取方式预训练特征数据蒸馏2. 实战必备！文本分类中的一些经验和 tricks在文本分类任务中，有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks？各路神仙打架包大人夕小瑶等3. SMP2020微博情绪分类比赛总

1以前的研究将知识或个人资料混合融入预先训练的语言模型。其同时考虑知识和人物角色的能力仍然是有限的，导致生成结果出现幻觉，并且使用人物角色的方法也很被动。1提出一种有效的agent，同时基于外部知识和persona。2选择合适的知识和persona生成回答，利用poly-encoder的方法来实现候选打分。3实施了人物角色级别指标，以考虑微妙的人物角色基础的多种人物角色选择。4利用检索的方式来增强