NVIDIA 论文：频繁压缩历史的智能体几乎不损失准确率
NVIDIA 实测发现让智能体频繁压缩历史几乎不掉分，Claude Opus 4.5 压缩后 SWE-bench 还高了 0.2 分，能省好几倍成本。
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11月5日
11月4日
NVIDIA 论文：上下文压缩后 Claude Opus 4.5 在 SWE-bench 上几乎不丢分
NVIDIA 推荐的论文：Opus 4.5 每步压缩上下文，SWE-bench 得分 70.2 几乎不输完整历史，峰值上下文降到 8K，还能省钱。
9月17日
AITOP16:09
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8月13日
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8月7日
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AITOP17:02
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8月2日
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7月2日
AutoMem：将记忆管理作为可训练技能自动化学习
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6月16日
LLM可视化素养已超人类，但作为评估者仍不可靠
这篇论文测了Claude、GPT和Gemini最新版，看图能力比人强，但让它们判断图表有没有骗人，还是不行。有意思的发现。
5月12日
论文19:11
FormalRewardBench：形式化定理证明奖励模型基准该基准填补了形式化定理证明中奖励模型评估工具的空白，揭示专用定理证明模型在评估任务上的不足，为改进RL训练信号提供了明确方向。