论文精选73°09:15AgenticRag-R1：基于栈内存的智能体强化学习框架清华团队推出 AgenticRag-R1，解决多步推理中的检索适应性问题，比传统方法更聪明。#AgenticRag-R1#RAG#强化学习#多步推理aarXiv cs.AI@Xinke Jiang 等 15 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgenticRag-R1
模型中美对照多源确认精选09:17Anthropic发现Claude的J-space对多步推理至关重要Anthropic发了新发现：删掉Claude的J-space后它说话正常但推理变弱，想了解模型内部机制可以看看。#Claude#Anthropic#推理模型#多步推理10 个信源在谈事件专题官方账号Anthropic@AnthropicAI11 个信源在谈原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
论文官方一手精选01:12GEPA 框架实现反思式提示优化：多组件提示与结构化反馈做提示工程和模型微调的开发者，GEPA 框架提供了一种系统化的提示优化方法，比手动调参更高效，值得尝试。#提示优化#GEPA#反思式框架#结构化反馈官方一手marktechpost@Sana Hassan原文稍后读已读值得跟进有用关注 提示优化
模型多源确认精选10:36Opus 4.8 为 Skywork 带来长文档高速分析与跨域推理做文档密集型工作或复杂推理的团队，可以关注 Opus 4.8 带来的速度与精准度提升，值得一试。#Opus 4.8#Skywork#长文档分析#多步推理4 个信源在谈事件专题Skywork@Skywork_ai5 个信源在谈原文稍后读已读值得跟进有用关注 Opus 4.8
