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无大纲学习:任务无关环境预处理

arXiv cs.AI ↗ · 2026-09-12 缓存

本文形式化了针对LLM代理的任务无关环境预处理,代理通过探索陌生环境为冻结求解器生成可重用的产物,元代理变体在各项基准测试中均表现出色。

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@shi_weiyan: 距离 #neurips meta-agent workshop 投稿截止仅剩不到 48 小时!!期待看到大家的精彩成果 🇦🇺🦘🇦…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-09-04 缓存

NeurIPS 2026 Meta-Agents Workshop 论文投稿的最后一次提醒,延期后的截止日期为明天。本次研讨会聚焦 meta-agent 的负责任应用,并将邀请杰出的演讲嘉宾与panel嘉宾。

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@MetaAgentWkshop:征稿启事 — @NeurIPSConf 2026 研讨会:负责任使用 Meta-Agents 12月11/12日 · 悉尼,澳大利亚…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-08-04 缓存

NeurIPS 2026 关于负责任使用 Meta-Agents 的研讨会发布征稿启事,活动将于12月11/12日在悉尼举行,涵盖自动化智能体 Harness 设计、智能体优化与安全等主题,并有全明星演讲者阵容。

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Shepherd:通过形式化执行轨迹赋能元智能体的运行时底层架构

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-05-11 缓存

本文介绍了 Shepherd,这是一种面向元智能体的函数式编程模型和运行时底层架构,它使用 Lean 对操作进行形式化,并以类似 Git 的执行轨迹记录交互。该系统通过支持智能体状态的高效分叉与重放,在运行时干预、反事实优化和强化学习训练方面展示了显著的性能提升。

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