MetaAgent: 基于工具元学习的自演化智能体框架 【核心创新】 提出MetaAgent框架，通过工具元学习机制实现AI代理的持续自我进化。系统仅需基础推理和求助能力，即可动态调用工具、进行自我反思并构建知识记忆，无需参数微调。 【技术方案】 采用最小初始设计，通过"思考-求助-反思"闭环过程运作。工具路由器自动匹配外部工具，任务后执行双重反思(自我反思+验证反思)，将经验

摘要（148字）： SPIRAL提出创新性的自博弈强化学习框架，通过多智能体零和博弈训练语言模型推理能力。该方法摆脱对人工监督数据的依赖，利用角色条件优势估计(RAE)稳定训练过程。实验表明，在Kuhn Poker等简单游戏中训练的模型，其推理能力可迁移至数学等复杂任务，性能提升达8.7%，超越基于25,000专家样本的有监督方法。研究揭示游戏驱动的三类认知模式（逐例分析、期望值计算、模式识别）是

摘要： 本文提出RAG-GUI，一种轻量级视觉语言模型（VLM），通过检索增强生成技术提升GUI智能体的性能。该模型采用两阶段训练（SFT+RSF），无需重训练即可适配不同VLM，并在推理时直接利用网页教程作为动态知识库。实验表明，RAG-GUI在3个任务中均优于基线，7B/72B模型在在线基准AndroidWorld上性能分别提升13.3%和10.7%。其创新点包括即插即用设计、自引导微调方法及

本文提出SymAgent框架，结合大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)实现复杂推理任务的自主学习。该框架通过Agent-Planner模块提取符号规则分解问题，Agent-Executor模块自动调用工具整合KG和外部信息。创新性地将KG视为动态环境，并引入自学习机制持续优化推理策略。实验表明，在WebQSP等数据集上，SymAgent显著优于基线模型，最高提升37.19%的Hits@1指标，同

本文提出SymAgent框架，结合大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)实现复杂推理任务的自主学习。该框架通过Agent-Planner模块提取符号规则分解问题，Agent-Executor模块自动调用工具整合KG和外部信息。创新性地将KG视为动态环境，并引入自学习机制持续优化推理策略。实验表明，在WebQSP等数据集上，SymAgent显著优于基线模型，最高提升37.19%的Hits@1指标，同

本文介绍了使用Docker部署开源网站流量统计工具Umami的完整流程。作者通过docker-compose配置了Umami v2.19和PostgreSQL数据库，详细说明了环境变量设置和健康检查配置。文章还包含反代配置解决IP定位问题的方法，以及站点跟踪的高级配置选项，如数据标签和回调函数等。最后展示了Umami简洁直观的数据可视化界面，为需要轻量级网站分析的开发者提供了实用解决方案。

摘要： 本文提出RAG-GUI，一种轻量级视觉语言模型（VLM），通过检索增强生成技术提升GUI智能体的性能。该模型采用两阶段训练（SFT+RSF），无需重训练即可适配不同VLM，并在推理时直接利用网页教程作为动态知识库。实验表明，RAG-GUI在3个任务中均优于基线，7B/72B模型在在线基准AndroidWorld上性能分别提升13.3%和10.7%。其创新点包括即插即用设计、自引导微调方法及

安装requests库之前我们需要先看一下电脑上有没有pip,可以在cmd中输入pip list查看，若出现一下内容则电脑已安装pip,否则需要先安装pip。若电脑还没有安装Python，则可以在安装Python时勾选安装pip。解决完pip的问题，我们就可以安装requests了，在cmd中输入pip install requests 安装requests ，出现以下内容则安装成功。若提示pip

https://www.acwing.com/problem/content/description/3475/#include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>using namespace std;const int N=20;int T,n,u=0;int g[N];vector<int&gt

使用scp传文件ssh登录、配置密钥&nbsp；将远程服务器acm上的22 33.txt 传到本地/si 文件夹下，空格处要替换为\+空格，文件名整体用单引号或双引号括起来。scp acm:/home/judge/data/0/"22\ 33.txt" /siscp 复制远程文件 文件带空格 处理...