核心功能：函数调用、代码解释器、多模态处理、记忆能力Qwen-Agent接入MCP的原理采用stdio开发模式，将mcp服务作为Qwen-Agent应用的子进程, Qwen-Agent作为客户端与子进程服务通信。文章目录note一、Qwen-Agent框架1、框架介绍2、相关实践和应用场景二、MCP的使用栗子1、sqlite数据库小助手2、旅行规划3、思维导图生成三、Qwen-Agent框架源码解

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首次将智能体持续预训练 (Agentic CPT) 的概念引入研究型智能体的训练中。为此，他们提出了 AgentFounder，一个系统化、可扩展的大规模数据合成方案，它通过整个后训练流程的数据，创造了一个数据飞轮。提出了First-order Action Synthesis (FAS) 和 Higher-order Action Synthesis (HAS)，并采用两阶段训练策略，系统地生成

首次将智能体持续预训练 (Agentic CPT) 的概念引入研究型智能体的训练中。为此，他们提出了 AgentFounder，一个系统化、可扩展的大规模数据合成方案，它通过整个后训练流程的数据，创造了一个数据飞轮。提出了First-order Action Synthesis (FAS) 和 Higher-order Action Synthesis (HAS)，并采用两阶段训练策略，系统地生成

1）量化指标。量化检索文档对正确答案生成的贡献，通过计算“有无该文档时LLM生成置信度的差值”（结合查询x与文档di时，LLM生成正确答案y的置信度，减去仅基于查询x时，LLM生成正确答案y的置信度），然后，传统置信度计算的“长度偏差”与“token重要性不均”问题，采用两步优化，一个是滑动窗口平滑，然后将LLMlogits归一化后的token概率作为置信度，缓解长序列因单个低概率token导致的

PartA1.等价代换的补充2.泰勒公式3.基本导数公式4.常用函数的高阶导数5.不定积分的基本积分公式6.定积分性质7.渐近线8.微分中值定理定理1 罗尔定理定理2 拉格朗日中值定理定理3 柯西中值定理定理4 泰勒定理1.带拉格朗日余项的n阶泰勒公式2.带佩亚诺余项的n阶泰勒公式Par...

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

学习心得/总结（1）CNN误差反向传播的细节可以参考《深度学习的数学》P200的5.5部分，还没看。（2）卷积层可通过重复使用卷积核有效地表征局部空间，卷积核（过滤器filterfilterfilter）通过卷积的计算结果（相似度）表示该卷积核和扫描过的图像块的灰色格子部分相吻合的个数——该值越大则说明越符合卷积核的偏好程度。——卷积的结果矩阵为特征映射（featurefeaturefeature

（1）线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归：使用形如y=w...

学习总结文章目录学习总结标量函数f(x)f(\mathbf{x})f(x)，其中x=[x1,....,xm]Tx = [x_1,....,x_m]^Tx=[x1​,....,xm​]T ∈\in∈ RmR^mRm，即向量xxx的m个元素（x1,....,xmx_1,....,x_mx1​,....,xm​）视作m个变量。根据式子：df(x1,⋯ ,xm)=∂f∂x1 dx1+⋯+∂f∂x