文章的核心在于探讨如何利用认知神经科学（Cognitive Neuroscience）中关于人类“情景记忆”（Episodic Memory, EM）的研究成果，来改进现有的记忆增强型大语言模型（Memory-Augmented LLMs, MA-LLMs）。但这非常低效且昂贵。在过去几年中，大语言模型（LLM）展现了惊人的语义理解能力，仿佛拥有了博学的“大脑皮层”（语义记忆）。然而，这篇论文指出

展望未来，随着强化学习成为大模型后训练的主流方法，如何实现稳定、可控、高效的探索，将成为释放大模型潜力、突破性能瓶颈的核心议题。而在如此庞大的词表中，哪怕只把一点点概率质量从高义词（如“因此”）挪到无意义词（如“<”“#@$%”），也能带来显著的熵增。通过系统的实证分析，我们发现传统的探索机制在大规模动作空间和长序列生成中极易失衡，导致模型陷入熵崩塌和熵爆炸的困境。在每个生成步骤中，将熵的计算范围

我们进一步分析发现，最佳的压缩性能和最终的准确率的权衡并非来自于寻找最优的累计注意力分布，而是来自于对“信息流模式”的模仿。这不仅完美解释了深层网络的稀疏化现象，也为我们的压缩策略提供了坚实的理论基础。我们不仅提出了一个高效的推理框架，更重要的是，我们提供了一个全新的理论视角来理解LLM内部的信息动态。当压缩后KV Cache的逐层熵变趋势，与原始全尺寸Cache的趋势高度相似时，模型性能最好。我

具体来说，ALITA-G 能自动生成、抽象并管理一种称为“模型上下文协议（MCP）”的工具，形成可复用的“MCP 盒子”。然而，现有方法多局限于提示词改写或错误重试，缺乏系统性的能力积累与转化。结果：结合描述和使用案例的检索效果最佳（平均准确率 83.03%），仅使用描述次之（81.82%），仅使用案例最差（77.57%）。图3对比了基线Agent与专用Agent在热力学问题上的表现：基线因无法提

想象一下，在一个炎热的夏日，你坐进车里，对智能助手说：“好热，打开空调，然后播放我的歌单。：一个有趣的发现是，在SFC范式下，引入推理让所有模型性能下降，可能是因为其流线型的执行过程被过多的“思考”打乱了。此外，现有的用于评估API Agent的模拟环境（如专注于手机应用的AppWorld）无法满足智能座舱的需求，因为它们缺乏设备间的耦合性，也无法显式地表示实时状态。值得注意的是，专精于工具调用的

主要用于评估模型在摘要、翻译、长文写作等任务上的内容生成质量，包括基于词重叠的 ROUGE、METEOR，以及更先进的、基于模型打分的 LLM-based Eval 和人工评估（HUMAN）接口。目前，该框架已支持多达 22 个主流的长上下文基准，覆盖了从 8K 到 2M 的广泛上下文长度，以及通用、推理、检索、生成等六大核心能力维度（）。如此高昂的门槛，使得全面、系统的长上下文模型评估成为少数拥

曾在 ACL，EMNLP，COLM，COLING，NAACL，ICLR 等多个学术会议发表论文十余篇，一作及共一论文十余篇，谷歌学术引用超 700，现担任 ACL，EMNLP Area Chair，以及 Neurips，AAAI，COLM 等多个会议 Reviewer。，由陈修司博士（UIUC博后）担任主持人，特邀钱成（UIUC博士生）、王鸿儒（UIUC访问学者）、金博文（UIUC博士生）、李高棠

如今的大模型啥都能干，但它们的“大脑”实在太占地方——动辄几百亿参数，推理速度慢、内存消耗大。显示，适当增加推理步骤能部分弥补量化损失，但“过度思考”反而有害——这或许会催生新一代“智能压缩芯片”。这正是本文要解答的核心问题。：千万别给小型模型（如1.5B）强行上4位量化，否则它会像被压缩过度的图片一样“满屏马赛克”。：4位量化+大模型（如70B参数）的“组合拳”，既能压缩体积，又能靠“体型优势”

最近，我在探索如何将大模型应用到个人项目中时，在大模型交流群里面发现了一个非常值得推荐、性价比超高的模型——GLM-4-Air-0111。作为GLM-4-Air的升级版，它不仅性能全面提升，价格还降到了原来的50% ，真正做到了“高性价比”。今天，我就来分享一下这个模型的亮点以及它在实际应用中的表现。GLM-4-Air-0111：高性价比大模型的新宠GLM-4-Air-0111的亮点1.性能接近G

论文权衡了事件覆盖面和及时性，最终选择了一周的预测窗口。：在选项有限的Level 1和2任务上，甚至不需要工具的基础LLM（如DouBao-Seed1.6-Thinking）也能取得高准确率，有时甚至超过带搜索工具的智能体。随后，通过LLM（如Seed1.5-Thinking）和人工审查相结合的方式进行筛选和去重，重点关注网站的可靠性和更新频率，最终确定了。通过蒙特卡洛模拟分析，论文发现缺失率在2