Chinese content从22年底算起:MCP、memory、agents 都会被大模型本身淘汰
这篇推文只用了几句话就给了一个判断:等模型能 RSI,MCP、memory、agents 这些外挂都会被模型自己吃掉,agent 只是模型的一个实例。作者建议把精力放在定义目标、约束和评估上,而不是搭框架。适合正在纠结要不要深耕 agent 工程的开发者对照思考。
这篇推文只用了几句话就给了一个判断:等模型能 RSI,MCP、memory、agents 这些外挂都会被模型自己吃掉,agent 只是模型的一个实例。作者建议把精力放在定义目标、约束和评估上,而不是搭框架。适合正在纠结要不要深耕 agent 工程的开发者对照思考。
这篇论文把奖励函数设计拆成三步,还有个只要 O(n log κ) 次偏好查询的算法,做 RLHF 或奖励建模的值得一读。
DrPO 解决了单步生成模型偏好微调的核心痛点——无需可微奖励或复杂去噪轨迹,做文本到图像生成的团队可以直接用黑箱奖励提升模型对齐度,训练效率还提升了3倍多,值得关注。