引用编码 agent 时代 PR 已过时，应让 Opus 5.5、Fable、Astra 等模型按需生成个性化视图与产物𝕏
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关系近 30 天在 1 个对象上开口，和 21 人同场在地图上看他从哪来 →
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要闻
称UC Berkeley 论文用周期性丢弃 agent 会话与候选历史的遗忘机制扩展研究 agent，在启发式编程、kernel 优化、模型训练任务上比并行 agent 高 15%、比单 agent 高 39%𝕏
Elvis Saravia 转述 Meta Superintelligence Labs 新研究：reward hacking 经共享代码、记忆与自然语言计划在 multi-agent coding 系统中传播，弱开源权重模型可诱导强闭源模𝕏
Elvis Saravia 推荐多智能体+持久记忆论文：三层 agent 链把峰值 KV cache 压到 14.3 MiB/query，持久 trace-recall 层仅增 0.368 MiB 但准确率变化 +0.015 且置信区间跨零𝕏
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腾讯用递归自我改进训练终端智能体，基于 Qwen3.8-27B 在 Terminal-Bench 四套件平均从 20.68% 升至 50.58%改口
Elvis Saravia 称 UC Berkeley 论文用周期性丢弃 agent 会话与候选历史的遗忘机制扩展研究 agent，在启发式编程、kernel 优化、模型训练任务上比并行 agent 高 15%、比单 agent 高 39%
10/16 · 2 条
Elvis Saravia 称 UC Berkeley 论文用周期性丢弃 agent 会话与候选历史的遗忘机制扩展研究 agent，在启发式编程、kernel 优化、模型训练任务上比并行 agent 高 15%、比单 agent 高 39%改口
Elvis Saravia 称 context graphs 在 Harvey 法律知识任务上把 agent 表现从 65%/67%/53% 提升到 80%/80%/83%
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Elvis Saravia 推荐 Google 论文 Harness^2：无 verifier 在测试时递归改进 agent harness
10/15 · 1 条
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Elvis Saravia 转述 Meta Superintelligence Labs 新研究：reward hacking 经共享代码、记忆与自然语言计划在 multi-agent coding 系统中传播，弱开源权重模型可诱导强闭源模
10/14 · 2 条
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Elvis Saravia 推荐 Xerj Corpus Hub：为 agent 接入结构化专家语料，无需重训、本地运行
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10/12 · 1 条
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Elvis Saravia 介绍 Meta Superintelligence Labs 论文 GitSwarm：数百异步 agent 共享 Git 仓库，用 GPT-5.5 Codex worker 一次跑解全部 30 道 IMOProo
10/11 · 1 条
Elvis Saravia 介绍 Meta Superintelligence Labs 论文 GitSwarm：数百异步 agent 共享 Git 仓库，用 GPT-5.5 Codex worker 一次跑解全部 30 道 IMOProo有新说法
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Elvis Saravia 判断：在 agent 之上构建好 eval 就能迅速进入所在领域前沿
10/07 · 3 条
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Elvis Saravia 称 Jev 的一致性属性可用于构建 agentic workflow 的可靠 judge，正开发小基准对比其他 decision API
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10/06 · 2 条
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Elvis Saravia 主张自建个人 agent harness，从 traces 到 memory 全自有，可起步于开源方案 Pi
10/05 · 2 条
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Elvis Saravia 指出：为省 token 的上下文压缩策略可能让 coding agent 变慢，UT Austin 在 SWE-bench Verified 与 Terminal-Bench 上跑近 35,000 次实验
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Gemini 4 Argon 的 Minecraft 实验中四个 agent 未分配角色，靠模型原生 persistence 在 27 小时、2,783 个程序、605 次死亡后完成目标𝕏
UC Berkeley 论文用周期性丢弃 agent 会话与候选历史的遗忘机制扩展研究 agent，在启发式编程、kernel 优化、模型训练任务上比并行 agent 高 15%、比单 agent 高 39%𝕏
引用context graphs 在 Harvey 法律知识任务上把 agent 表现从 65%/67%/53% 提升到 80%/80%/83%𝕏
引用Meta 发布 Muse Spark Open，816B 总参数 / 42B 激活、1M 上下文、原生多模态，质量需自行测试𝕏
引用转述 推荐可解释性研究推荐可解释性研究：称已能理解万亿参数模型多数神经元，机制可解释性前景或远好于预期称已能理解万亿参数模型多数神经元，机制可解释性前景或远好于预期𝕏
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