@FinanceYF5: AI论文周报 1/ 7篇顶级论文,重塑AI Agent范式 本周 7 篇论文,集中攻克 AI Agent 最贵的三个问题:prompt 靠猜、推理靠烧钱、上下文无限膨胀。 每篇都有可落地的工程启示,逐条拆解
摘要
本周7篇顶级论文聚焦AI Agent的核心难题:prompt设计、推理成本及上下文膨胀,每篇都有工程启示。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/01 11:18
🧵AI论文周报
1/🧭 7篇顶级论文,重塑AI Agent范式
本周 7 篇论文,集中攻克 AI Agent 最贵的三个问题:prompt 靠猜、推理靠烧钱、上下文无限膨胀。
每篇都有可落地的工程启示,逐条拆解👇 https://t.co/mxI54L8JET
相似文章
@hylarucoder: 近期看过最好的 agent 基建文章
推荐一篇关于AI agent基础设施的优秀文章。
@FinanceYF5: 10 个即开即用的金融 AI Agent 模板 1/ Claude for finance 开始认真了。 Anthropic 发布 10 个即开即用的金融 AI Agent 模板。 推介书、KYC、估值复核、财务模型、月末关账,全都覆盖。
Anthropic 发布 10 个即开即用的金融 AI Agent 模板,涵盖推介书、KYC、估值复核、财务模型、月末关账等金融业务场景。
@Xudong07452910: 这篇 SkillOpt 论文挺有意思,它其实在讲一件很重要的事: AI Agent 以后不只是靠人写 prompt,而是可以自己训练自己的“工作说明书”。 现在很多 skill / prompt 都是一次性写出来的,真实任务一多,各种边界…
SkillOpt introduces a systematic controllable text-space optimizer that enables AI agents to train and improve their own skills (like 'work instructions') through iterative edits and validation, outperforming human-crafted and one-shot prompts across multiple benchmarks and models.
@knoYee_: https://x.com/knoYee_/status/2062780637677752366
作者复盘了使用多Agent协作三个月的经验,总结出五个主要痛点(如Agent间矛盾、忽略边界条件、自我审查失效、合并决策困难、压缩执行后暴露更难问题)和两个心得(只读审查Agent价值高、Agent矛盾暴露需求模糊),强调了人类在AI协作中的核心决策作用。
@dair_ai: https://x.com/dair_ai/status/2058537927823556668
本周(5月18-24日)顶级AI论文综述,涵盖关于代理的code-as-harness调查、OpenAI自主解决单位距离猜想,以及一种无需遗忘的持续学习记忆模型。