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LOOP技能引擎通过记录单次LLM驱动的执行，并通过参数化无分支技能进行确定性回放，实现了周期性AI代理任务99%的成功率和99%的代币削减，消除了随机性失效和高昂成本。
腾讯AI团队开源了Agent记忆系统，通过实时上下文压缩、Mermaid任务地图和Persona记忆三种方法，显著提升长对话中的token效率和agent一致性，token消耗降低61%，人格一致性从48%提升至76%。
本文提出了一种名为“提示微调”（Hint Tuning）的数据高效方法，该方法根据问题难度校准推理深度，从而减少推理模型中的标记使用量。在仅需1K个自标注样本的情况下，该方法在 Qwen3-Thinking 和 DeepSeek-R1-Distill 等模型上实现了显著的标记减少（24%-66%）。
AVR是一种自适应视觉推理框架，能够动态选择最优推理格式，在视觉推理任务中减少50-90%的token使用量同时保持准确性。该方法通过将视觉推理分解为三种认知功能并使用FS-GRPO训练来鼓励高效格式选择，从而解决推理路径冗余问题。