40页的上下文工程ebook「深度拆解」｜weaviate
40页的上下文工程ebook「深度拆解」｜weaviate如果你也在做 RAG 或智能体应用，大概经历过这些瞬间：文档切得太碎，答案失去上下文；切得太大，又召回不准；加了更多提示词，效果可能更不稳定。
来自主题: AI技术研报
8013 点击 2025-11-06 09:37
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如果你也在做 RAG 或智能体应用，大概经历过这些瞬间：文档切得太碎，答案失去上下文；切得太大，又召回不准；加了更多提示词，效果可能更不稳定。
静态编排 VS 动态编排，谁是多agent系统最优解？通常来说，面对简单问题，采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题，单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题：串行执行效率低：无法同时完成并行的子步骤（如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”）。
人类之所以能与复杂的物理世界高效互动，很大程度上源于对「工具」的使用、理解与创造能力。对任何通用型智能体而言，这同样是不可或缺的基本技能，对物理工具的使用会大大影响任务的成功率与效率。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
AEPO 系统性揭示了「高熵 Rollout 采样坍缩」和「高熵梯度裁剪」问题，并设计了「动态熵平衡 Rollout 采样」与「熵平衡策略优化」两项核心机制。前者通过熵预监控与连续分支惩罚实现全局与局部探索预算的自适应分配，后者在策略更新阶段引入梯度停止与熵感知优势估计以保留高熵 token 的探索梯度。
“人人都能玩点音乐”，Tunee真的做到了。这也说明，AI创作领域产品真的从“工具产品”迈向“智能体交互产品”了。在AI创作领域，玩家可不少。诸如星流、Manus、海螺AI、美图秀秀等成熟玩家，以及近期爆火的Liblib AI纷纷入场卷起Agent能力，产品功能或围绕平台生态、或深入垂直场景不断迭代优化细节。
绷不住了，美国科技公司最新发布的大模型，思考时怎么一直在说中文？据官方博客介绍，在研发过程中，他们试验了一个代号为 Cheetah 的原型智能体模型，以更好地理解更高速智能体模型的影响。Composer 是该模型的更智能升级版，凭借足够的速度支撑交互式体验，让编码始终丝滑。
Game-TARS基于统一、可扩展的键盘—鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。依托超5000亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理（Sparse-Thinking） 与衰减持续损失（decaying continual loss），大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。
刚刚，OpenAI推出了使用GPT-5寻找和修复安全漏洞的智能体Aardvark。目前，Aardvark还处于beta测试阶段。OpenAI称，Aardvark开创了「防御者优先」的新范式：作为自主安全研究智能体，随代码不断演化，为团队提供持续保护（continuous protection）。