数据清洗【数据标准化：统一数据格式，基于提示端到端（LLM-GDO）、代码生成（Evaporate）、智能体辅助（CleanAgent）；数据错误处理：检测并修复错误值，提示端到端（IterClean）、函数合成（LLMClean）、任务自适应微调（GIDCL）、混合LLM-ML（ZeroED）；数据填补：填充缺失值，提示端到端（CRILM）、检索引导（RetClean）、模型优化（LLM-REC

2025年年度总结很难相信一年就这么过去了，很快又过得很充实，从年初deepseek火了一波后大家都进行复现，很多人利用GRPO训练think推理模型复现ds，再到后来年中各种RL算法遍地开花，比如DAPO、GSPO等；同时多模态大模型也发展很快，去年效果一般的视频生成模型在今年效果已经非常惊艳了，同时也有像阿里全模态qwen-omni这样的“全能”（还是偏多模态理解）的模型出现，给我们看到未来的

原生多模态与早期融合训练：Kimi K2.5 打破"先训文本、后加视觉"的传统范式，采用早期融合策略（预训练早期即以10:90的低比例混合视觉-文本数据）。这种"联合优化"不仅避免了模态冲突，还实现了双向增强——视觉训练竟能提升纯文本推理能力（MMLU-Pro +1.7%），且仅用Zero-Vision SFT（纯文本代码代理）即可激活强大的视觉工具调用能力。Agent Swarm：并行智能体架构

# 一、问题描述如题，解决nvidia-smi无进程，但GPU显存被占用的情况。# 二、解决方案```python# 查看没有显示出来的进程fuser -v /dev/nvidia*# Kill掉sudo kill -9 pid```如果要`kill`的进程特别多，可以用以下的python脚本：```pythonimport ospid = list(set(os.popen('fuser -v

Agentic Reasoning for Large Language Models- 自进化推理机制，演化的核心包含两个基本机制：反馈与记忆。反馈为自我修正与优化提供评估信号，使智能体能够根据结果或环境响应来调整其推理策略。记忆则作为持久的基底，用于存储、组织和综合过往交互，从而实现跨任务的知识积累与复用。- 其中，反思包括三种。反思性反馈，模型通过自我批判或验证来修正其推理；参数化适应，将反

Agentic Reasoning for Large Language Models- 自进化推理机制，演化的核心包含两个基本机制：反馈与记忆。反馈为自我修正与优化提供评估信号，使智能体能够根据结果或环境响应来调整其推理策略。记忆则作为持久的基底，用于存储、组织和综合过往交互，从而实现跨任务的知识积累与复用。- 其中，反思包括三种。反思性反馈，模型通过自我批判或验证来修正其推理；参数化适应，将反

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，

DeepMind开源全栈「Deep Research」项目：DeepMind开源的「Deep Research」项目是一个面向科研、开发者和普通用户的全栈智能研究工具，它通过AI技术模拟人类研究员的思考方式，提供深度信息整合与分析能力。https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart🔄 智能体通过研究和反

# note@[toc]# 一、Janus-Pro：解耦视觉编码，实现多模态高效统一anus-Pro是一个新颖的自回归框架，统一了多模态理解和生成。通过将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，同时仍采用单一的Transformer架构进行处理，解决了以往方法的局限性。这种分离不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还提升了框架的灵活性。## 技术亮点- 视觉编码解耦：采用独立的路径分别处

（数据库小助手、旅行规划、思维导图生成）Qwen-Agent是一个专门设计用于开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架。它不仅支持指令遵循、工具使用、规划和记忆能力，还能够处理从8K到100万tokens的文档，超越了传统长上下文模型的限制。这意味着开发者可以利用Qwen-Agent构建出能够理解和生成自然语言、执行复杂任务的智能代理应用。核心功能