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bupt_周小瑜

合成數(shù)據(jù)的可驗(yàn)證性比較重要，參考美團(tuán)這篇論文：EvoCUA[https://arxiv.org/pdf/2601.15876] 在 EvoCUA 報(bào)告中，Verifiable...

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Laminar 詳見github[https://github.com/lmnr-ai/lmnr]

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需要調(diào)研資料 An agent is just a for-loop.[https://github.com/browser-use/agent-sdk] learn-cla...

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背景 本地環(huán)境配置的deepseek-v3.2，使用的是openai協(xié)議，需要ccr轉(zhuǎn)成claude code可以識(shí)別的協(xié)議。 過程 執(zhí)行如下命令，會(huì)在.claude-cod...

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目標(biāo) 方便協(xié)同，在線excel的形式，后端數(shù)據(jù)庫可以通過REST api的形式操作處理。滿足產(chǎn)運(yùn)和RD之間數(shù)據(jù)交付的需求，支持多種格式，包括附件 開源方案：nocodb[ht...

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RAG檢索到的內(nèi)容進(jìn)行embedding編碼 meta[https://arxiv.org/pdf/2509.01092]meituan[https://arxiv.org/...

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評(píng)估指標(biāo) 如 F1、CEM、EM 等方式EM：完全匹配 F1: 將預(yù)測(cè)值和標(biāo)準(zhǔn)答案都看作詞語（tokens）的集合，計(jì)算兩個(gè)集合的交集。 CEM(Correctness Ev...

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MIND2WEB[https://arxiv.org/pdf/2306.06070]純LLM方案，通過大小模型組合使用的方式，緩解了html過長(zhǎng)的問題，并提供了數(shù)據(jù)集。

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深度 中長(zhǎng)尾需求 是否有簡(jiǎn)單驗(yàn)證器 是否依賴用戶反饋（長(zhǎng)尾需求用戶反饋稀疏，這條不可靠） 賦能 框架級(jí)工作，可以增加效率，基于該框架和示例，簡(jiǎn)單堆砌工作量

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綜述：Memory in the Age of AI Agents[https://arxiv.org/pdf/2512.13564] Retrieval Timing an...

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LLM 推理加速中的 Prefill（預(yù)填充） 與 Decode（解碼） 分離（也常被稱為 Disaggregated Prefill and Decoding）是目前大模型...