reinforcement

用户分享了使用 Jev（Qwen 3.8 27B LoRA 决策模型）驱动的贪吃蛇游戏，模型在每步操作时根据棋盘状态文本描述进行决策，延迟约 600ms，运行于 llama.cpp 环境中。

该推文介绍一项关于自我改进智能体的研究，将 harness 自改方法映射到进化算法，并提出准入规则：只有在全新独立任务上以一定幅度超越当前版本时才接受编辑，以防止过拟合与技能遗忘。

本文提出 SAGA 框架，通过将交互轨迹逐步抽象为可复用的原则与程序，并在执行中实例化和校验这些原则，形成执行-抽象反馈循环，使 LLM 智能体能在不微调参数的情况下持续从经验中进化，在 ScienceWorld 和 ALFWorld 上取得性能提升。

Clef Flash, a 9B model running at Q4 quantization on an RTX 5080, plays Google Snake in real time (within the game's 135ms turn limit) using only simple vision instructions, with no training or game-state hacking required.