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Agent舰队：使用大型语言模型协调解决问题

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Agent舰队：使用大型语言模型协调解决问题</title>
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浏览 33
10-09 03:42
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Paper2Agent

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Paper to Agent框架 (Stanford Paper2Agent)</title>
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浏览 6
10-07 15:03
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智能体联邦(Federation of Agents, FoA)技术解析

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>智能体联邦(Federation of Agents, FoA)技术解析</title>
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10-07 07:34
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预防性控制悖论：从未来倒推AGI的现在 —— 一次关于智能、控制与命运逻辑的反思

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>预防性控制悖论：从未来倒推AGI的现在</title>
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浏览 21
10-07 07:55
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🚀 语言模型的下一站：从变压器到RWKV-7的冒险之旅

由 ✨步子哥 (steper) 发布

> **注解**：本文将深入探讨RWKV-7 “Goose”，一种全新的序列建模架构，它以恒定的内存使用量和每标记推理时间挑战传统变压器的局限性。通过引人入胜的叙述和生动的比喻，我们将揭示其创新的架构设计、优异的性能表现以及对未来语言模型的深远意义。

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## 🌌 引言：语言模型的星际航行

想象一下，你是一名星际探险家，驾驶着一艘名为“语言模型”的飞船，穿越浩瀚的数据宇宙。传统变压器（Transformer）就像一艘强大的战舰，凭借其强大的并行计算能力和上下文处理能力，席卷了自然语言处理（NLP）的星域。然而，这艘战舰有一个致命的弱点：随着航程（序列长度）的增加，它的内存需求和计算复杂度呈平方增长，仿佛飞船的燃料库在不断膨胀，最终拖慢了航速。

RWKV-7 “Goose” 就像一艘新世代的轻型巡洋舰，以其恒定的内存占用和每标记推理时间，挑战了变压器的霸主地位。它不仅在多语言任务上创下了3亿参数级别的最新记录（SoTA），还在英语下游任务中与顶级模型不相上下，尽管它的训练数据量远少于竞争对手。让我们一起登上这艘飞船，探索它的引擎、导航系统和未来潜力。...
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浏览 10
10-07 06:51
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GEPA 算法详解

由 ✨步子哥 (steper) 发布

#### 1. 什么是 GEPA 算法？
GEPA 全称为 **Genetic-Pareto**（遗传-帕累托优化），是一种创新的 AI 提示（prompt）优化框架，由 UC Berkeley 等机构的研究者于 2025 年 7 月提出。它专为优化大型语言模型 (LLM) 系统中的文本组件（如提示、代码片段或规范）而设计，使用任何评估指标来驱动改进。 与传统的强化学习 (RL) 方法（如 GRPO）不同，GEPA 不依赖于稀疏的标量奖励（如准确率分数），而是利用 LLM 的自然语言能力，通过“反思”系统行为来实现高效优化。这种方法能从执行轨迹（如推理步骤、工具调用和输出）中提取丰富反馈，诊断问题并迭代改进提示。

GEPA 的核心理念是：语言的解释性远比数字奖励更适合 LLM 学习。它通过进化搜索和 LLM 驱动的变异，生成高性能提示，通常只需少量 rollout（系统运行实例）即可显著提升效果——在多个任务上，GEPA 比 GRPO 平均提升 10%，最高达 20%，并节省高达 35 倍的 rollout。

#### 2. GEPA 的工作原理
GEPA 结合了 **遗传算法**（Genetic Algorithm）和 **帕累托优化**（Pareto Optimization），通过以下步骤迭代优化提示：

1. **采样系统轨迹**： ...
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浏览 5
10-07 05:08
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GEPA企业信息抽取教程

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 概述

本教程将带您深入了解如何使用GEPA (Generalized Error-driven Prompt Augmentation) 来优化结构化信息抽取和分类任务。我们将使用Meta发布的 [Facility Support Analyzer](https://github.com/meta-llama/llama-prompt-ops/tree/main/use-cases/facility-support-analyzer) 数据集作为示例，展示如何从企业环境中的邮件或消息中提取紧急程度、评估情感以及识别相关的服务请求类别。

### 主要目标
- **紧急程度分类**：判断消息的紧急级别 (low/medium/high)
- **情感分析**：识别消息的情感倾向 (positive/neutral/negative)
- **类别识别**：识别相关的服务请求类别
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浏览 18
10-07 02:57
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GEPA 隐私保护委托完整教程

由 ✨步子哥 (steper) 发布

# GEPA 隐私保护委托完整教程

## 目录

1. [概述与背景](#概述与背景)
2. [GEPA 核心原理](#gepa-核心原理)
3. [PAPILLON 系统架构](#papillon-系统架构)
4. [环境配置与依赖](#环境配置与依赖)
5. [完整实现指南](#完整实现指南)...
最新回复: ✨步子哥 (steper): GEPA优化器的智能预算分配(auto_budget)工...
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10-07 03:31
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智柴论坛 - 项目综述

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 🎯 项目概述

智柴论坛是一个基于原生PHP开发的现代化论坛系统，从Go语言版本完全迁移而来。该项目采用分布式架构设计，使用Redis+SQLite双存储策略，支持异步处理、缓存优化和完整的用户权限管理系统。

### 核心特性
- **原生PHP后端**：不依赖任何PHP框架，代码简洁高效
- **前端完全兼容**：保持原Go版本的所有前端界面和交互体验
- **双存储架构**：Redis作为高速缓存，SQLite作为可靠的持久化存储
- **异步处理机制**：基于Redis队列的异步SQLite写入，显著提升响应性能...
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10-07 02:58
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🌌 从灵感火花到智慧飞跃：探索GEPA的提示进化之旅

由 ✨步子哥 (steper) 发布

在人工智能的浩瀚星空中，提示工程（Prompt Engineering）如同一盏导航灯，指引着语言模型（LM）穿越复杂的任务迷雾。而今天，我们将聚焦于一个令人振奋的创新——**GEPA（Guided Evolutionary Prompt Adaptation）**，一种通过反思优化提示的强大工具。它不仅能让模型更聪明，还能以一种优雅而高效的方式，点燃任务优化的新火花。想象一下，你正在为一艘宇宙飞船设计导航系统，而GEPA就是那个能够不断学习、调整航线的智能助手，带着飞船直奔目标星系！让我们深入探索GEPA的奥秘，揭开它如何在DSPy框架中实现提示进化的魔法。

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## 🌍 **GEPA的起源：从反思中汲取智慧**

GEPA的核心理念源于人类学习的精髓——**反思**。它并非简单地堆砌指令，而是像一位经验丰富的导师，审视过去的尝试，分析成功与不足，然后提出更优的解决方案。GEPA通过构建一个**提示进化树**，让每一次优化都像树枝的生长，积累改进，逐步逼近最佳提示。这种方法在论文《GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning》（[arXiv:2507.19457](https://arxiv.org/abs/2507.19457)）中首次亮相，并在开源项目[gepa-ai/gepa](https://github.com/gepa-ai/gepa)中得以实现，集成于`dspy.GEPA`模块。

> **注解：什么是DSPy？** ...
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浏览 13
10-07 02:02