每日论文速递 · Agent & LLM
💡 一句话:把“模型打分”升级成可缩放的连续验证信号,用来判断 agent 输出、任务进度、代码任务和 RL 反馈是否靠谱。
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💡 一句话:把“模型打分”升级成可缩放的连续验证信号,用来判断 agent 输出、任务进度、代码任务和 RL 反馈是否靠谱。
💡 一句话:把高层 VLM planning 和低层 VLA execution 用 32 个标准 skill primitives 对齐,重点解决“语义计划”和“可执行动作”之间断层。
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💡 一句话:把高层 VLM planning 和低层 VLA execution 用 32 个标准 skill primitives 对齐,重点解决“语义计划”和“可执行动作”之间断层。
💡 一句话:把“模型打分”升级成可缩放的连续验证信号,用来判断 agent 输出、任务进度、代码任务和 RL 反馈是否靠谱。
💡 一句话:把 Code-as-Policy agent 放进可交互机器人操作环境里测,核心发现是多轮执行反馈、视觉差分、自动 skill synthesis、verifiable reward 能显著提升 embodied coding agent 的可靠性。
💡 一句话:把 agent 程序里的 agents、prompts、tools、memory、handoff 关系抽成 Agent Dependency Graph,用来做 BOM、风险分析和治理。
💡 一句话:把语言指令转成 skill graph,并用 3D spatial memory、资源调度、执行监控和 runtime feedback 做真实机器人闭环。
💡 一句话:把 Agent 的任务拆解、依赖、并行执行、失败定位都显式建成 DAG,不再靠一坨 textual trajectory 硬撑。
领域
LLM Agent、推理与对齐、多智能体协作、Agent 架构、AI 系统设计与代码生成。
领域
具身智能、Embodied Agents、机器人学习、世界模型、VLA、GUI/Web/环境交互 agent 与物理推理。