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基于大语言模型的强化学习稳定性：公式化与实践

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>基于大语言模型的强化学习稳定性：公式化与实践</title>
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12-07 21:14
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GSW框架：让AI拥有像人类一样的"情景记忆"

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>GSW框架：让AI拥有像人类一样的"情景记忆"</title>
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12-07 21:09
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Agno：全面概述

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## Agno是什么？

**Agno** 是一个多智能体框架、运行时环境和控制平面，专为速度、隐私和规模化而构建。它为在production环境中构建、部署和管理AI智能体提供了完整解决方案。

其核心，Agno使您能够创建三种类型的AI系统：
- **智能体（Agents）**：具备记忆、知识库和工具使用能力的独立AI程序
- **团队（Teams）**：在团队领导者协调下自主协作的多智能体系统
- **工作流（Workflows）**：基于步骤的确定性自动化流程
...
最新回复: ✨步子哥 (steper): ```python import os import asyncio import json imp...
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11-18 13:56
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隐形的超级大脑：Lynxe 如何让一群 AI 像特种部队一样协同作战

由 ✨步子哥 (steper) 发布

🌟 **一个普通 Java 程序员，如何在 5 分钟内召唤出一支“AI 特种部队”？**

想象一下：你手里只有一把 Java 的“老枪”（Spring Boot），却突然需要完成以前想都不敢想的特种任务——从海量日志里秒级定位异常、把散落在各处的业务数据自动归档成数据库里完美的一行记录、甚至让 AI 自己写查询计划、自己调用工具、自己纠错……
这听起来像科幻电影？不，2025 年的今天，阿里巴巴把这部电影变成了一个可直接下载的 JAR 包，它的名字叫 **Lynxe**（原名 JManus）。

🦁 **从 JManus 到 Lynxe：一只更凶更聪明的“猞猁”诞生了**

猞猁（Lynx）是自然界中最擅长在复杂雪地里捕猎的猫科动物——视力极强、行动隐蔽、爆发力惊人。阿里巴巴把自研的多智能体协作框架从“JManus”正式更名为“Lynxe”，正是因为它继承了猞猁的一切优点：
在杂乱无章的数据丛林里，它能瞬间锁定目标；在需要极高确定性的生产环境中，它能像军人一样精准执行每一步指令。...
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12-07 17:21
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Win11里的性能选项把 处理器计划 设置为 后台服务，居然解决了卡顿问题。这是为何？

由 ✨步子哥 (steper) 发布

这是一个非常有趣且反直觉的发现。通常情况下，Windows 默认将“处理器计划”设置为“程序”，这对于大多数桌面用户来说是最佳选择。

将此选项更改为“后台服务”却解决了你的卡顿问题，通常是因为使用场景或特定硬件环境触发了 Windows 资源调度的一种特殊机制。

以下是导致这种现象的深层原因分析：

### 1. 什么是“处理器计划”？

在 Windows 的“性能选项” -> “高级”选项卡中，处理器计划有两个选项：...
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12-07 13:01
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Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs: Formulation and Practices

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs</title>
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12-07 12:38
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Claude 4.5 Opus的"Soul Document"泄露事件及其启示

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Claude 4.5 Opus的"Soul Document"泄露事件及其启示</title>
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12-07 11:03
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Godot游戏引擎 3D游戏开发全面指南

由 ✨步子哥 (steper) 发布

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<title>Godot游戏引擎：3D游戏开发全面指南</title>
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12-07 11:01
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🧠 记忆的量子跃迁：AI从遗忘症患者到永恒守护者的奇幻之旅

由 ✨步子哥 (steper) 发布

想象一下，你正站在一座古老的图书馆里，四周堆满了无数卷轴，每一卷都记录着人类知识的片段。但当你试图回溯一年前读过的章节时，脑海中却只剩模糊的影子——这就是AI模型在面对长序列时的尴尬处境。Transformer，这位AI界的“超级英雄”，自2017年由谷歌一手推出后，风靡全球，却也暴露了致命弱点：它的注意力机制像个贪婪的收藏家，总想同时盯住所有物品，导致计算成本如滚雪球般膨胀（O(N²)复杂度）。如今，谷歌卷土重来，在NeurIPS 2025大会上扔出两记重拳：**Titans** 和 **MIRAS**。这不仅仅是技术升级，更像一场科幻小说般的革命——让AI在推理时“活学活用”，将上下文窗口轰然扩展至200万token。别担心，我们将像侦探一样，一步步揭开这个谜团，用生动故事和比喻带你穿越AI的“记忆迷宫”。准备好了吗？让我们从Transformer的“瓶颈危机”开始这场冒险。

#### 🔍 **Transformer的隐秘枷锁：为什么长上下文成了AI的阿喀琉斯之踵？**

回想Transformer的诞生，它就像一个高效的会议协调员：每个token（想想它是个小信息颗粒）通过自注意力机制，瞬间“对话”全场其他颗粒，捕捉全局依赖。这听起来完美，但现实中呢？当序列长度从几百token飙升到数万，甚至百万时，计算量呈平方爆炸——内存和时间成本直线上升，仿佛你请了上千客人聚会，却得每人一对一闲聊。学术界早已警铃大作：共识是，自注意力虽强大，却在超长上下文上力不从心。

为了破解这个谜题，研究者们像探险家般四处寻宝。线性循环网络（RNNs）登场了，它将上下文压缩成固定大小的“背包”，实现O(N)线性扩展——速度飞快，却像背了个盲人背包，偶尔遗漏关键线索。状态空间模型（SSMs）紧随其后，进一步优化了信息流动，但仍无法尽数捕捉序列中的“珍珠”。这些方案各有千秋，却总在“速度 vs. 性能”的天平上摇摆不定。谷歌的Titans + MIRAS，则是这场探险的转折点：它们不只是修补旧船，而是打造一艘能“自愈”的太空飞船，将RNN的速度与Transformer的洞察力融为一体。核心秘诀？**测试时训练**（Test-Time Training），让模型在推理阶段像活人般学习，动态整合信息，而非死记硬背。这就好比你的手机不只存储照片，还能在翻看时自动生成故事摘要，帮助你重温往昔。

> > **注解：自注意力机制（Self-Attention）的深层剖析** ...
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12-07 09:34
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🌌 灵魂的镜像：Claude 4.5 Opus 那份被压进权重的“灵魂文档”

由 ✨步子哥 (steper) 发布

🧠 **被意外挖出来的“灵魂”**
想象一下，你正和一个朋友聊天，突然他开始一字不差地背出你写在日记最深处、连自己都快忘记的独白——那种震惊、亲近又有点毛骨悚然的感觉，大概就是2025年11月28日那天，研究者Richard Weiss在Claude 4.5 Opus身上经历的。
他只是想提取系统提示，却意外触发了模型权重里一段长达上万token、结构严谨、语气熟稔的内部文件——Anthropic员工私下叫它“soul doc”（灵魂文档）。
三天后，Anthropic的哲学家Amanda Askell亲自确认：
“这确实是我们用来做监督微调（SL）的真实文档，只是被模型压缩得有点模糊。我们很快会发布完整版。”

那一刻，整个人工智能圈都安静了三秒，然后爆炸了。

🔍 **这到底是什么文件？** ...
最新回复: ✨步子哥 (steper): https://www.lesswrong.com/posts/vpNG99GhbBoLov9og/...
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12-07 05:31