16:16官方账号Decoder@Jonathan KemperAgenticSTS项目用五层结构化记忆替代不断增长的聊天日志,将AI提示长度从超过50万tokens压缩至约5000tokens。在卡牌游戏Slay the Spire 2中,该代理赢得6/10局对局,而使用常规聊天日志的竞争代理零胜。结果表明结构化记忆可有效控制token成本并提升游戏策略表现。AI模型AgenticSTSSlay the Spire 2结构化记忆推荐理由:他们把AI的记忆从聊天日志改成5层结构,token瞬间降了100倍,在Slay the Spire 2里赢了6/10场,别的方法全输。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgenticSTS
23:02Ethan Mollick@emollick用户将GPT-5.6 Sol模型通过Codex平台赋予电脑控制权,要求它赢得游戏Slay the Spire 2的每日挑战。该挑战包含随机化因子,无法通过预知方式作弊。模型连续工作了5个小时,自主做出复杂游戏决策,最终成功通关。此演示展示了AI在长时间自主任务中的决策能力。AI模型GPT-5.6 SolCodexSlay the Spire 2推荐理由:GPT-5.6 Sol在Codex里花了5小时自己打穿了Slay the Spire 2每日挑战,这自主性有点强啊。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-5.6 Sol
09:59官方账号arXiv cs.AI@Xiangchen Cheng, Yunwei Jiang, Jianwen Sun, Zizhen Li, Chuanhao Li, Xiangcheng Cao, Yihao Liu, Fanrui Zhang, Li Jin, Kaipeng ZhangAgenticSTS提出了一种有界记忆合同,通过类型化检索为每个决策组装新提示,避免跨决策原始记录累计。在Slay the Spire 2游戏中,前沿LLM在不同配置下最低难度胜率为0%,而人类开发者报告胜率为16%。固定A0消融实验中,无记忆基线获胜3/10局,添加策略技能层后获胜6/10局,但差异统计不显著(Fisher精确p≈0.37)。研究发布了298条完整轨迹、冻结记忆/技能快照、提示记录和分析脚本的可重复测试平台。论文AgenticSTSSlay the Spire 2LLM智能体推荐理由:AgenticSTS用Slay the Spire 2游戏测试LLM智能体记忆:无记忆胜率3/10,加技能6/10,人类16%。做长时域智能体研究可以参考这个方法论。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgenticSTS