三个agent各司其职：TODO Planner（研究规划专家）：负责将研究主题分解为子任务Task Summarizer（任务总结专家）：负责总结每个子任务的搜索结果Report Writer（报告撰写专家）：负责整合所有子任务的总结，生成最终报告四个核心服务，连接 Agent 和工具：PlanningService：调用规划 Agent，解析 JSON，验证格式SummarizationSer

提出了DAPO算法，包含四个关键技术：Clip-Higher、Dynamic Sampling、Token-Level Policy Gradient Loss和Overlong Reward Shaping。​​Clip-Higher​​：通过解耦上下剪切范围（ε low 和ε high ），提高低概率探索令牌的概率增加空间，增强策略的多样性和熵。​​Dynamic Sampling​​：通过过

论文：DeepSeekMath:PushingtheLimitsofMathematicalReasoninginOpenLanguageModels（https://arxiv.org/pdf/2402.03300）GRPO在DeepSeekV2中采用了，GRPO在训练过程中，不需要ValueModel，因此也能够减少RL训练过程中的资源消耗。

定义expert类：由线性层和激活函数构成- 定义MOE类：- self.num_experts：专家的数量，也就是上面提到的“并列线性层”的个数，训练后的每个专家的权重都是不同的，代表它们所掌握的“知识”是不同的。- self.top_k：每个输入token激活的专家数量。- self.expert_capacity：代表计算每组token时，每个专家能被选择的最多次数。- self.gate：

Cursor 的记忆系统采用了双重机制：先生成候选记忆，再严格评估筛选。这种设计有几个巧妙之处：1.严格的记忆标准系统对"值得记住"的标准极其严格，大部分记忆会被评为 1-3 分（低分），只有真正有价值的通用偏好才能得到 4-5 分。这避免了记忆污染问题。2.丰富的示例驱动提示词中包含大量正面和负面示例，帮助 AI 准确理解什么该记什么不该记。特别是对"显而易见"和"过于具体"的记忆进行了明确排除

GLM-4.1V-Thinking模型引入 课程采样强化学习（RLCS, Reinforcement Learning with Curriculum Sampling） 策略，在多个复杂推理任务中实现能力突破，整体性能达到 10B 级别视觉语言模型的领先水平。GLM-4.1V-9B-Thinking 通过引入「思维链」（Chain-of-Thought）推理机制，在回答准确性、内容丰富度与可解释

（1）未来的工作需亟待解决：支持大规模 RL 训练（PPO、GRPO 等）的开源基础框架用于稳定训练的 GRPO 训练超参的自动化调优RL 训练数据的配比（难度、领域、任务等）基于 Instruct 模型训练 R1 时，高质量 long CoT 的数据获取合适的惩罚函数设计以保证 CoT 思考链质量不退化（2）应用在业务落地时，需要考虑：模型在给定的 prompt 下，结合预训练的基本知识能否正确

GRPO的创新与局限：GRPO简化了PPO，主要变化✅ 用规则函数替代奖励模型✅ 取消了价值模型✅ 优势函数改为输出序列奖励值的标准化但GRPO存在三大问题：序列级奖励与token级动作粒度不匹配重要性采样方差偏移累积MOE模型上训练不稳定DAPO的四大改进移除KL散度约束非对称裁剪(Clip-Higher)动态采样策略token级别的梯度计算GSPO的核心思想：针对MOE模型的特殊性，GSPO将

MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。MCP 的本质：它是一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。- 它能够在 LLM/AI Agent 与外部资源之间实现无缝、安全且可扩展的数据交换。MCP 采用客户端-服务器架构，其中 ==MCP 主机（AI 应用）与 MC

增强大模型推理能力的四种范式：推理时间扩展、纯强化学习(RL)、SFT+RL、蒸馏(distillation) 。其实这几种方法本质就是SFT+RL：低成本做事就直接推理时间扩展，稍微肯付出成本就蒸馏SFT，顺便搞点高质量COT SFT数据高级点就先用GRPO等RL学习推理能力，在前面也能加个冷启动SFT。但RL在较小模型可能不奏效最简单的方式其实是推理时间扩展或者蒸馏，但是这个其实的成功率，其实