跳到正文

DeepSeek

DeepSeek(深度求索)的模型发布、开源权重与技术报告——开源大模型价格与性能双卷的风向标。

最新精选

第 1–2 条 · 共 2 条
8月19日周三
  1. Hugging Face Blog75

    ALTK-Evolve 研究智能体需要多少记忆

    Hugging Face Blog 介绍 ALTK-Evolve 在八个模型上的评估,发现智能体记忆需要按模型能力校准,而不是一味累积。gpt-oss-120b 使用精选检索后任务完成率提升 +16.1pp,token 开销仅增加 +5%;DeepSeek-V3.2 使用完整指南集后任务完成率提升 +9.5pp,GLM-5 则未见可测增益。

    推荐理由:文章用八个模型和 AppWorld 结果比较记忆注入策略,具体展示了不同能力模型如何校准记忆规模与推理成本。

8月11日周二
  1. Hugging Face Blog80

    ALTK-Evolve 对比 ACE:用选择性记忆投递降低智能体推理成本

    Hugging Face Blog 介绍 ALTK-Evolve,并将其与 ACE 在 AppWorld 上进行对比。两者都从智能体历史轨迹中提取可复用经验而不更新模型权重,但 ACE 每步注入完整 playbook,ALTK-Evolve 按任务和模型能力选择性投递 guidelines。

    推荐理由:文章对比了两种智能体记忆的构建与投递方式,并用 AppWorld 数据展示选择性检索如何在保持效果的同时减少推理 token。