BossNAS是一种新型无监督神经架构搜索方法，通过分块自监督学习解决权重共享空间过大和监督偏差导致的问题。该方法将搜索空间分解为多个块，采用"集成自引导"训练方案：先独立训练每个块，再整体搜索最优架构。研究人员还设计了HyTra混合CNN-Transformer搜索空间，搜索得到的BossNet-T模型在ImageNet上达到82.5%准确率，超越EfficientNet 2

在这过程中，当程序开始现实connecting，要先按下boot按钮，长按，同时按一下en按钮，按完它后，才能松开boot按钮。搜索esp32，然后选择最新版Install（一定要是最新版，哪怕你下载的不是最新版的压缩包，也要选择最新版）注意，串口一般是最新的那个，编号的话则是最大的那个（如我选择的COM5）。如果无法下载，请选择ctrl+click链接，开始手动下载。然后插入esp32-wroo

然后再把export PATH="$HOME/esp/xtensa-esp32-elf/bin:$PATH"加到文件的最后。然后到达该文件被下载的文件夹内（一般是/home/xxx/Download）再解压该文件。如果不知道自己的xtensa-esp32-elf-gcc在哪里，可以直接下载一个。发现输出中并未出现xtensa-esp32-elf-gcc的路径。问题根源：xtensa-esp32-e

本文介绍了SWE-Gym，这是一个创新的软件工程训练环境，包含2,438个真实Python任务实例，每个都配有可执行环境、单元测试和自然语言描述。研究通过SWE-Gym训练语言模型智能体，在SWE-Bench基准测试上取得了最高19%的性能提升。结合验证器模型，系统最终在SWE-Bench Verified和Lite测试集上分别达到32.0%和26.0%的解决率，创下开放权重系统的新记录。该研究突

本文介绍了SWE-Gym，这是一个创新的软件工程训练环境，包含2,438个真实Python任务实例，每个都配有可执行环境、单元测试和自然语言描述。研究通过SWE-Gym训练语言模型智能体，在SWE-Bench基准测试上取得了最高19%的性能提升。结合验证器模型，系统最终在SWE-Bench Verified和Lite测试集上分别达到32.0%和26.0%的解决率，创下开放权重系统的新记录。该研究突

摘要：本文提出SWE-smith工具包，用于自动化生成大规模软件工程训练数据。针对现有数据集规模小、构建成本高的问题，SWE-smith通过四种自动缺陷生成策略（语言模型重写、AST修改、PR撤销、缺陷组合），在128个Python代码库中生成5万条任务实例，规模比现有工作大一个数量级。该工具仅需20小时人工投入，显著降低了数据收集成本。基于SWE-smith数据训练的32B参数模型SWE-age

我们将 EBA 的核心功能定义为：将初始的通用 Docker 环境转化为针对特定代码仓库定制的专用运行时容器。该过程可形式化表示为：其中，R 表示智能体用于推断依赖关系和配置逻辑的输入代码仓库，Dinit 为基础 Docker 镜像，Dfinal 为最终生成的功能完备、可直接使用的容器镜像。

查看终端，这里有更详细的报错信息。

优化生产系统中的大语言模型（LLM）推理正变得越来越困难，因为实际负载具有动态变化性，系统又需要满足严格的延迟与吞吐目标，同时可选配置空间也在快速扩大。这种复杂性不仅体现在分布式并行策略上，例如张量并行、流水线并行和专家并行【distributed parallelism strategies (tensor/pipeline/expert)】，也体现在复杂的框架特定运行时参数上。

基于强化学习（RL）的大语言模型（LLM）后训练【post-training】计算成本很高，因为它会生成大量 rollout 序列，而这些序列经常可能共享很长的 token 前缀。现有的 RL 框架通常会独立处理这些序列，在策略模型训练的前向传播和反向传播过程【forward and backward passes】中反复重新计算相同的前缀，从而造成大量计算和内存使用上的低效。