策展精選

多 Agent 系統中的記憶運作原理：深入剖析 Multica 近期，像 Paperclip、Multica 和 Claude Managed Agents 這類託管型 Agent 讓開發者能更輕鬆地將特定任務指派給 Claude、H...

KAIST與紐約大學提出跨領域共享記憶機制，提升編碼Agent效能3.7%。 KAIST與紐約大學團隊發表論文「Memory Transfer Learning: How Memories are Transferred Across Do...

給 AI 初學者的論文清單 這份清單來自我的指導教授易明洋（Prof. Mingyang Yi）所編寫的閱讀指南，旨在幫助電腦科學（CS）或數學系大二學生入門機器學習（ML）與強化學習（RL）。 基礎篇 (Foundations...

Autogenesis自我進化Agent協議革新現有系統。 這篇論文提出「Autogenesis Protocol (AGP)」，讓Agent自主識別能力缺口、產生改進方案、透過測試驗證，並整合有效部分回自身框架，無需重新訓練或人工修...

如何建立一個協作的 AI Agent 團隊（完整課程） 一個 Agent 很有用。但一個 Agent 團隊則是競爭優勢。 先存起來 :) 單一的 AI Agent 可以進行研究、寫作、分析或撰寫程式碼。但它無法同時把這些事...

Sakana AI 發布「Digital Ecosystems」，讓多個競爭神經網路在 2D 網格上即時互動演化，透過瀏覽器平台探索人工生命邊緣混亂狀態。 Sakana AI 推出「Digital Ecosystems」瀏覽器平台，延...

Bill Peebles離開OpenAI，讚揚Sora團隊從零到一的冒險成就。 Bill Peebles公開宣布離開OpenAI，並向團隊致以深情感謝，強調Sora影片生成模型的突破性進展，從最初兩人小組到業界標竿，深刻改變人工智慧影...

Agent 共享的是環境，而非資料 現今的 Agent 發展，就像是 2000 年代末期的軟體開發領域，當時 Google、Amazon 和 Facebook 在擴展工程團隊與服務方面的秘訣尚未普及。如今，Agent 仍是單體式（mo...

容器僅是内核對進程的謊言，我親手打造一個證明。 作者以 Rust 從零打造名為「sigil」的容器執行環境，揭露容器本質僅是 Linux 内核為進程提供不同系統視圖的簡單機制，駁斥大眾對 Docker 等複雜工具的刻板印象。 容...

MoE 模型中的訓練與推論一致性：數值漂移發生之處 當「更快」不等於「相同」：部署 MoE 模型時的數值陷阱 在數學上等價的 Kernel 融合（Kernel fusions），在數值上仍可能產生漂移。以下是我們在 Kimi K...

LangAlpha推出金融投資Agent harness，模擬程式碼開發持久性，支援華爾街迭代研究。 LangAlpha是專為華爾街專業人士打造的程式碼工具，將人工智慧注入金融工作流程，透過「vibe investing」概念，從程式...

Google「Simula」框架革新合成資料生成，強調推理驅動而非手動提示，解決專門領域資料稀缺問題。 這篇發表於《Transactions on Machine Learning Research》（2026年3月）的論文，由Tim...