大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。
科学技术的快速发展过程中，机器学习研究作为创新的核心驱动力，面临着实验过程复杂、耗时且易出错，研究进展缓慢以及对专门知识需求高的挑战。近年来，LLM 在生成文本和代码方面展现出了强大的能力，为科学研究带来了前所未有的可能性。然而，如何系统化地利用这些模型来加速机器学习研究仍然是一个有待解决的问题。
Self-play RL 开启 AGI 下半场
LLM 应该改名吗？你怎么看。
近段时间，AI 编程工具 Cursor 的风头可说是一时无两，其表现卓越、性能强大。近日，Cursor 一位重要研究者参与的一篇相关论文发布了，其中提出了一种方法，可通过搜索自然语言的规划来提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代码生成能力。
近日，一篇关于自动化 AI 研究的论文引爆了社交网络，原因是该论文得出了一个让很多人都倍感惊讶的结论：LLM 生成的想法比专家级人类研究者给出的想法更加新颖！
与 Text2SQL 或 RAG 不同，TAG 充分利用了数据库系统和 LLM 的功能。
人工设计提示词太麻烦了！想过让 LLM 帮你设计用于 LLM 的提示词吗？
本文出自启元世界多模态算法组，共同一作是来自清华大学的一年级硕士生谢之非与启元世界多模态负责人吴昌桥，研究兴趣为多模态大模型、LLM Agents 等。本论文上线几天内在 github 上斩获 1000+ 星标。
