AutoGen 将复杂的协作抽象为一场由多角色参与的、可自动进行的“群聊”，其核心在于“以对话驱动协作”。AgentScope 则着眼于工业级应用的健壮性与可扩展性，为构建高并发、分布式的多智能体系统提供了坚实的工程基础。CAMEL 以其轻量级的“角色扮演”和“引导性提示”范式，展示了如何用最少的代码激发两个专家智能体之间深度、自主的协作。LangGraph 则回归到更底层的“状态机”模型，通过显

第一阶段：VET预训练 (视觉基础启蒙)• 目标：教会模型最基础的“看图识物”，即训练好VET这个“视觉词典”。• 方法：使用海量“图像-标题”数据对。为保证学习稳定，此阶段会冻结视觉编码器的大部分参数，只微调最后几层和VET。分辨率较低，且暂时关闭。第二阶段：多模态预训练 (图文对话入门)• 目标：打通视觉和语言的连接，让模型具备基础的对话和理解能力。• 方法：开放所有模块的参数进行全量训练，并

7种智能体（Agent）协作模式并行模式（Parallel）：每个智能体负责处理不同的子任务，例如数据提取、网页检索和内容摘要，它们的输出会整合为一个统一结果。该模式非常适合在文档解析、API 编排等高通量流程中降低延迟；串行模式（Sequential）：每个智能体逐步为任务增值，例如一个智能体生成代码、另一个进行审核、第三个负责部署。在工作流自动化、ETL（抽取 - 转换 - 加载）链路以及多步

DSA 训练的两个阶段阶段一：Dense Warm-up先冻住主模型，只训练 Lightning Indexer训练目标是让 Indexer 的输出分布对齐主注意力的分布只训练了 1000 步，共 2.1B tokens阶段二：Sparse Training放开所有参数，让模型适应稀疏注意力模式继续用 KL 散度对齐 Indexer 和主注意力训练了 15000 步，共 943.7B tokens

ScaleRL配方中包含了哪些关键技术选择？这些选择是如何影响渐近性能和计算效率的？​​​​异步Pipeline-RL设置​​：提高训练稳定性和效率。​​强制长度中断​​：防止推理输出长度爆炸，提高训练稳定性。​​截断的重要性采样RL损失（CISPO）​​：提高渐近性能。​​提示级损失平均​​：优化损失聚合方式，提高计算效率。​​批次级优势归一化​​：提高计算效率。​​FP32精度在logits​

为啥会发生熵崩溃为什么会发生“熵崩溃”？论文从数学上给出了一个解释。作者推导出，策略熵的变化与一个关键因素——动作概率和优势函数（Advantage）的协方差——有关（反比关系）。原文中的公式比较复杂，感兴趣的读者可以自行拜读。这里提供一个通俗易懂的说法（在数学上不一定严谨）。简单来说：• 当模型选择一个高概率的动作（token），而这个动作又带来了高奖励（高Advantage）时，强化学习算法会

选对工具，谋定而后动• 新手和老手选择不同：如果你是编程新手，可以从 Replit 或 Lovable 这类可视化工具入手，它们能让你快速搭建界面。但文章指出，当你需要更精细地控制后端逻辑时，这类工具可能力不从心。如果你有基础，那么像 Cursor 或 Claude Code 这类更专业的编码AI工具会是更好的选择，它们提供更精准的控制。• 别直接写代码，先做计划：这是最重要的建议之一。不要一上来

deepseed新发布了一个训练方式autoTP，deepseed就是玩zero的，zero是一种配合DP省显存的方式：- zero1是优化器被打散，- zero2是梯度，- zero3直接是模型参数，如果手里卡有限，显存不够，一般是采用==FSDP+zero3==来训练才能装下比较大的模型，但是zero3因为能拆的都拆了，所以一通信就all2all，计算全被通信吃了，MFU就非常小，虽然是DP但

AgentCLUE-General借鉴了GAIA基准（https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard）对难度等级的定义，来定义难度等级：- 1 级问题通常只考察一个任务场景，解题所需要的步骤不超过 5 个。- 2 级问题通常只考察一个任务场景，解题需要 5 个以上的步骤（通常是6-10个）。如果是考察多个任务场景的“多场景组合”任务

ReAct范式通过一种特殊的提示工程来引导模型，使其每一步的输出都遵循一个固定的轨迹。智能体将不断重复这个 Thought -> Action -> Observation 的循环，将新的观察结果追加到历史记录中，形成一个不断增长的上下文，直到它在Thought中认为已经找到了最终答案，然后输出结果。Thought (思考)： 这是智能体的“内心独白”。它会分析当前情况、分解任务、制定下一步计划，