花大錢換 Embedding 模型、調 Prompt 卻還是答非所問?問題可能出在最前面的文本切分。看 Adaptive Chunking 如何用五個指標為每份文件自動評分、挑出最佳切法。
SkillOpt 把 AI Agent 的技能文件當成可訓練的權重:用批次 Rollout、餘弦衰減的編輯預算,以及嚴格的保留驗證集守門機制,取代隨性、容易過度擬合的提示詞修補。
深入剖析 OpenAI 內部的 Data Agent 架構。學習他們如何利用六層脈絡、閉環修正處理 600 PB 數據,並探討 4 個文章未明說的落地挑戰。
探索 AgentOpt 客戶端優化框架!透過 MAB 演算法與 HTTP 攔截技術,在不改動既有程式碼的情況下,自動找出高性價比的 LLM 模型組合,最高可節省 67% 的 API 測試成本。
解決 LLM Agent 的失憶問題!深入解析 ERL (Experiential Reflective Learning) 框架:如何透過單次任務反思萃取「啟發式規則」,在不需微調參數的情況下,將 Gaia2 基準測試成功率提升 7.8%。
深入探討 2026 AI Agent 系統工程新典範:結合 Model、Harness 與 Context 的三層架構。解析 Ralph Loop 與 MemRL 演算法,助您解決 AI 幻覺與上下文腐爛,建構具備持續學習能力的工業級 Agent。
深入解析 WebResearcher:透過「迭代研究 (IterResearch)」與 MDP 架構,徹底解決 AI Agent 的長文本噪音痛點。了解它如何利用 WebFrontier 數據引擎,在 HLE 博士級榜單以 36.7% 的成績超越 OpenAI 與 Gemini