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DevinX 现在支持本地会话的完整模型选择，包括 Sol、Fable 5、GLM、Kimi 以及自适应成本平衡选项，外加推理努力控制。
AdaJEPA引入了一种自适应的潜在世界模型，该模型在测试期间通过闭环模型预测控制持续更新，显著提高了分布偏移下的规划成功率。
描述了一款能够记忆、适应并随时间推移变得更实用的AI的开发过程，将其定位为真正的伙伴，而非仅仅是助手或工具。
HarnessX introduces a framework for self-evolving AI agent harnesses that treats the runtime harness as a first-class object, enabling automatic adaptation via trace-driven reinforcement learning. It achieves average gains of +14.5% across five benchmarks, with larger improvements for weaker models.
HarnessX 是一个为可组合、自适应且可演进的人工智能智能体夹具打造的工坊，它利用组合原语和轨迹驱动演化来提升智能体性能。在五项基准测试中，它平均提升了 +14.5%（最高达 +44.0%），表明运行时接口演化是模型规模扩展之外的一个互补杠杆。
SKIM是一个自适应多分辨率软令牌压缩框架，用于压缩面向LLM的程序性技能，在降低预填充成本和延迟的同时保持任务性能。
AdaPLD是一种无需训练的方法，通过自适应检索结合词汇与语义相似度，并构建分支复用假设来处理续写不确定性，从而提升无模型推测解码的效率，最高可实现3.10倍解码加速。
本文介绍了 CosmicFish-HRM，这是一个紧凑的 8277 万参数语言模型，配备层级推理模块，在推理过程中动态分配推理计算资源，并根据输入复杂度学习何时停止。
提出CIST方法，在知识蒸馏中为教师和学生分配独立的样本自适应温度，生成一致性信息丰富的软标签，并放宽严格的logit尺度匹配。在视觉和语言任务上的实验表明，相比标准KD具有一致的改进。
一种针对LLM前缀缓存的新型语义自适应驱逐策略，学习不同令牌类型间的令牌重用模式，相比现有策略实现了1.4倍至2.7倍的TTFT提升。