thbcm的文章

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其关键特性如下：

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由于大模型在预训练完成后，其参数化知识便已冻结，无法实时更新或获取私有数据。若要注入新知识，传统方式需进行成本高昂的重新训练。而 LangChain 另辟蹊径，它并不试图改变模型的“思维”，而是为其“长出手脚”——通过集成网络搜索、本地知识...

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他们的清单没什么可挑的:加固、签名校验、pinning、完整性校验,一项不落,每一项后面都打了勾。但我看了两分钟就觉得不对。 这些勾打的是”这件事做没做”,不是”做没做到位”,而这两件事之间的...

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一次真实的工具型会话里，系统提示、历史消息、工具调用、终端输出、文件读取结果、截图、代码片段都会在每一轮重新塞回模型。窗口没满时，模型已经开始丢约束、重复读文件、重新推导旧决策；窗口真正溢出时，请求会直接被 provider 拒掉。​ He...

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AI 给出的代码看起来很完整——接口、Service 层、前端组件都有。但跑起来发现：排序逻辑用的是前端分页后的本地排序，不是数据库层面的排序。数据一多就废了。

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最简单的模型不需要额外配置：

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为什么要这么分层？把引擎和控制界面分开有几个好处：Go 通过 CGo 可以直接调用 Windows API（robotgo 底层依赖），性能无损耗；而界面部分用 WPF 可以获得原生的 Windows 桌面体验。Core 类库同时目标 ne...

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传统 Vision-Language-Action(VLA) 策略主要依赖视觉、语言指令和机器人本体状态来生成动作。它们适合处理许多开放任务，但在接触密集的操作里会遇到两个问题：

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论文把这个编排层叫作 Harness。它负责把一次用户请求组织成一连串可执行的步骤，比如：怎么拼接上下文、Agent 什么时候调用子 Agent 等等。相对应的，本篇论文的核心实验将保持 22 个企业 Agent 任务、6 个模型、评测方式...