但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。它不仅可以每天推荐你想看的AI论文，而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候，可以直接丢给我们的agent，它就会给你写一篇详细的中文的论文解读出来。不过，论文解读方面，不限制领域，只是亲测计算机领域的会写的比较好，其他领域的效果会稍微差点意思，但也总比读英文原文好点。只要是AI领域的论文都能推荐出来，如果其他哪个领域的需求也很大

引一个乐观主义者的悲观估计随着大规模模型技术的兴起，我们正处于一个崭新的智能时代的黎明。我们有一个大胆的预测，未来的5到10年将可能带来一场大变局：99%的开发、设计和文字工作将被AI接管。这不仅仅是一个想象，而是对未来可能趋势的深思熟虑。在互联网时代，我们目睹了大量网站的崛起，成为互联网时代的原生应用的主要载体，这个时代有了 Web 相关的新技术，这些技术承载着 Google、Facebook、

类似于人类浏览网页，Agent也将网页的视觉信息（屏幕截图）作为主要输入来源。因此观察空间包括当前的网页截图和辅助文本。通过在网页上的交互元素上叠加边框和数字标签，Agent能够更准确地确定需要交互的元素，并执行相应的动作。▲网页截图示例。

大型语言模型（LLMs）已经展示出了卓越的编码能力。然而，作为编程熟练度的另一个关键组成部分，LLMs的调试能力相对未被充分探索。之前对LLMs调试能力的评估受到数据泄露风险、数据集规模以及测试错误种类多样性的显著限制。为了克服这些不足，我们引入了DebugBench，一个由4,253个实例组成的LLM调试基准测试。它涵盖了C++、Java和Python中的四大错误类别和18个小类别。

在现代计算机视觉任务中，大型预训练模型变得越来越关键。这些模型通常通过端到端微调（end-to-end finetuning）用于下游任务，但对于处理高分辨率数据的任务（例如视频理解、小物体检测和点云分析）来说，这种方法非常耗费内存。在本文中，我们提出了一种新型网络架构家族——动态可逆双残差网络（Dynamic Reversible Dual-Residual Networks，简称Dr2Net）

这部分用两三百字把论文做了一个摘要总结，能帮助我快速对了解全文讲了什么。

论文小瑶agent真实地解决了我学习和工作场景的真实痛点——能够自动化地帮我推荐论文、一键生成通俗易懂的论文解读，方便英文不好的我快速来学习论文，甚至进行创作输出给更多的读者来看！所以二狗我平时也会读一读AI论文，感触一下真正改变世界背后的一篇篇科研成果，学习一些AI背后的技术原理，不然二狗我会很心虚，写起文章起来会没有底气，也很担心和别人的差距越来越大。这部分给出了一段推荐理由，从论文发表机构、

目标导向的确定性规划问题被定义为 ，其中 表示 Agent 交互的环境，表示 Agent 需要完成的任务。环境包括动作空间、状态空间和转移函数。任务由定义，表示目标条件，为初始状态。规划问题可用Python或PDDL实现。在PDDL中，域文件定义环境，问题文件定义任务。在Python中（如OpenAI gym），规划问题通常实现为一个类，包含转移函数、奖励函数和初始状态定义。港大和微软联合推出的

1. Agent AI的概念和目标Agent AI，或称为代理人工智能，是一种智能体，能够基于感官输入自主执行适当且与上下文相关的行动，无论是在物理、虚拟还是混合现实环境中。Agent AI代表了一种新的范式，强调了整合智能体在复杂动态中的互动方式的重要性。这种方法的动力来自于认为智能源自于学习、记忆、行动、感知、规划和认知之间错综复杂的相互作用（下图）。2. Agent AI在多模态交互中的应用

这篇工作揭露了当前大模型智能体正面临的后门安全隐患，作者呼吁更多智能体使用者以及研究者可以关注到这一风险，并希望未来会有相应的防御算法被提出来抵御这一类针对智能体的后门攻击，为构建更可信的大模型智能体添砖加瓦。