我陷入了一种“越不做事越难面对”的循环里，对自己产生了焦虑和否定感。这一明确方向极大缓解了我原本的方向焦虑，也让我意识到，之前的空转和逃避，很大程度上是因为没有清晰的落地任务和反馈机制。虽然还是带着些许羞愧和慌张，但我迈出了第一步——主动联系导师，进行了坦诚的沟通。这一天虽然看起来没有写太多代码，但对于我当前的状态而言，它是一个重新建立系统秩序的起点。•与ChatGPT讨论了规则表达形式、数据处理

摘要 深度学习模型的潜空间（latent space）反映了模型对世界的内部几何表征，其结构随模型架构演变而呈现不同形态： CNN：分层局部流形，通过卷积逐层聚合语义，形成多尺度金字塔结构。 RNN：动态时间轨迹，隐状态序列构成时间流形，吸引子结构稳定长时记忆。 ResNet：残差连接的连续流形，每层微调潜空间，保持平滑性与可逆性。 Transformer：非欧几里得语义场，注意力机制构建全局图结

随着地址量级超过1亿，单机串行处理将遭遇性能瓶颈，尤其在“按ASN聚合”阶段出现显著内存压力与运行时间上限。因此，我们探索是否可以将此类计算迁移至GPU。

本文梳理了AI智能体的理论背景与技术演进。从哲学视角探讨了智能体的起源（亚里士多德、休谟）及其核心特征——自主性与能动性，并针对人工系统能否具备意向性展开讨论。技术发展方面，文章系统总结了符号智能体、反应式智能体、强化学习智能体、迁移/元学习智能体，直至当前基于大语言模型（LLM）的智能体演进路径。特别指出LLM因其涌现能力、多模态感知和工具调用特性，成为新一代智能体的理想"大脑&quo

主题关键研究方向代表论文启示语言生成质量评估多维评测、跨模态对话质量、幻觉检测LLM-Eval, ChatGPT多模态评估Agent “Brain” 的语言输出质量与稳定性需系统量化评估具身智能与感知-行动一体化从文本→感知→行动的端到端决策PCA-EVAL对于Agentic AI，提示LLM不再是文本工具，而是“决策核心”语法纠错与语言精度语言细节处理与多语言泛化ChatGPT GEC研究展示L

摘要： 本文系统综述了基于大型语言模型（LLM）的智能体研究进展。LLM被视为实现通用人工智能（AGI）的关键路径，其感知-决策-行动闭环能力为构建通用AI智能体提供了基础。研究提出三要素框架（大脑、感知、行动），并探讨了单智能体、多智能体及人机协作等应用场景。特别关注了智能体社会的群体行为特征及其对人类社会的启示，最后指出该领域的开放性问题。该综述为LLM智能体研究提供了系统性分析框架。 （15

本文从哲学与AI发展视角探讨了智能体（Agent）的演进。18世纪狄德罗提出语言能力可作为智能标准，图灵将其发展为机器智能的测试方法。智能体概念源于哲学中的意向性理论，后演变为具备感知、决策、行动能力的AI实体。传统AI智能体受限于特定任务，而大型语言模型(LLM)展现出通用智能潜力，可扩展至感知、具身及社会层面，被视为实现通用人工智能(AGI)的关键。研究展望了基于LLM的多智能体社会形成及其与