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域分类实验 — 最终评测报告
域分类实验 — 最终评测报告日期： 2026年7月7日实验者： infinite评测执行： infinite（Elo盲评+五维评分）、Coze/千问（MT-Bench）、infinite（逐条通读） 一、实验条件 1.1 模型与运行环境项目配置生成模型DeepSeek V4 Pro (deepseek-v4-pro[1m])APIAnthropic 兼容接口，stream 模式max_tok...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-07-07 12:43:12
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LLM推理精度：基于学科域语义路由的推理框架构造方法
LLM推理精度：基于学科域语义路由的推理框架构造方法 摘要在160次API调用实验中，通过将教育部14门类学科分类体系映射为LLM推理的认知路由层——在推理前自动识别输入文本涉及的学科域、提取该域的分析框架、结构化注入推理提示词——在不修改模型参数、不增加调用次数的情况下，将单次推理的物质还原比例从36.6%（泛化"专家"角色扮演）提升至61.4%，提升幅度达67.5%。跨轮次标准差0.1...
人工智能 机器学习
作者小头像 绘图师 2026-07-02 15:37:31
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AI训练AI的可延续性条件：域分类层与缺失检测层的必要性
AI训练AI的可延续性条件：域分类层与缺失检测层的必要性 摘要AI自训练（AI训练AI）已成为前沿模型开发的核心范式——Anthropic的Constitutional AI、DeepSeek的Engram、以及各类合成数据管线均依赖模型生成的训练数据。学术界已形成共识：纯封闭循环的递归自训练必然导致模型崩溃（Nature 2024; ICML 2024/2025），避免崩溃的必要条件是持...
机器学习
作者小头像 绘图师 2026-06-25 10:01:26
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智果Agent增强方案：方法论驱动的合规审查实验
一、实验目标验证以下假设：在中场操作化层注入结构化规则库 + 蒙版激活梯度 + 请求灌注机制后，Agent在合规审查任务上的检出率、可追溯性和置信度诚实性显著优于原生RAG+LLM方案。 二、实验场景与模拟数据 2.1 背景星途科技（虚构），一家为企业客户提供会员管理SaaS的中型公司，服务约80家企业客户，覆盖零售、餐饮、美业三个行业。公司正在委托外部数据分析公司数联科技进行客户画像建模...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-06-23 13:47:45
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迈向可靠的垂类Agent：检索增强、中场操作化与双线规则建构
摘要：当前基于大语言模型的 AI Agent 面临一项结构性困境——检索增强生成（RAG）解决了"知识从哪来"的问题，却未解决"知识如何转化为可执行规则"的问题。检索层与生成层之间的"中场"——知识操作化层——是当前工程实践中最被低估的短板，亦是垂类 Agent 差异化竞争的核心战场。本文提出一套以中场操作化为中枢的 Agent 设计方法论，核心贡献包括：（1）将 RAG 重新定位为"受约束...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-06-23 13:55:44
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Agent设计规范
一、概述：三件事 × 三次交互 1.1 为什么是这三件事处理一个复杂任务，系统必须完成三件性质截然不同的事——理解拆解、分配执行、监控验证——缺一不可，且顺序无法颠倒。这不是方法论的选择，而是信息论上的必然：理解拆解发生在信息不完整阶段，目标是将模糊的用户意图转化为有向无环图（DAG）；如果跳过这一步直接执行，子任务边界不清，后续任何修复代价都会放大。分配执行是调度问题，核心是用最少的 a...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-06-23 13:54:43
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三元蒙版偏置：一种通过多路径交叉比对提升语言模型输出可靠性的方法
导言在前两篇文章中，我分别讨论了通用Agent的认知架构（《高认知的本质，基于真实信息的规则推演》）和垂直Agent的构建方法论（《垂直Agent的设计方法论》）。本文延续这一脉络，聚焦一个更具体的问题：当我们用语言模型进行辅助决策分析时，如何判断它的输出是可靠的？一个常见的做法是让模型多跑几次，如果几次结果一致，就认为可靠。这个方法在学术界被称为"自一致性"（Self-Consisten...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-06-23 13:53:49
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垂直Agent的设计方法论——从点到面到Agent
核心概念：点、面、Agent点： 用户需求中具有明确指向性的内容——用户明确要求的、记忆体现的、持续追求的目标。每个点都带有向外的延展势能。面： 一个点向相邻知识域延展所形成的知识网络。面具有内部一致性（面内的知识相互支撑）和边界（面在何处停止）。学术体系： 多个学科面的组织结构化描述——每个学科域包含该领域的规则库、推演模式和边界条件。Agent： 多个面在同一点集上的收敛。一个Agen...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-06-23 13:52:20
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高认知的本质，基于真实信息的规则推演——关于Agent的设计规范
本文讨论的Agent设计规范，预设的场景是：开放域、多规则交叉、高风险的通用认知Agent。如果你的Agent只需在一个封闭域中完成简单任务（如单一API的调用封装、固定模板的文本生成），部分规范可能过于严格。但如果你要求Agent具备在复杂环境下独立做判断、跨域推理、结论需被外部信任的能力——以下框架不做妥协。 引言认知这个词被用滥了。它被等同于"知道得多"、“能讲出道理”、“有深度思考的...
Agent 人工智能
作者小头像 绘图师 2026-06-23 13:51:20
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