每日论文速递 · Agent & LLM
💡 一句话:把每一步推理任务当成“可竞价商品”,让模型/工具按校准后的能力和成本竞标,动态路由到更合适的 solver。
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💡 一句话:把每一步推理任务当成“可竞价商品”,让模型/工具按校准后的能力和成本竞标,动态路由到更合适的 solver。
💡 一句话:把 LLM embodied agent 从“同步问答式规划器”改成 OS 风格 runtime:多时间尺度异步 planning、Skill Kernel、调度抢占、speculative skill streaming,直接解决真实机器人控制里的 latency 和并发任务问题。
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💡 一句话:把 LLM embodied agent 从“同步问答式规划器”改成 OS 风格 runtime:多时间尺度异步 planning、Skill Kernel、调度抢占、speculative skill streaming,直接解决真实机器人控制里的 latency 和并发任务问题。
💡 一句话:把每一步推理任务当成“可竞价商品”,让模型/工具按校准后的能力和成本竞标,动态路由到更合适的 solver。
💡 一句话:它不是继续堆更大的 VLA,而是把 frozen VLA 当成可重试的 contact-rich primitive,再用 memory + analytic primitives 做长程组合和失败恢复。
💡 一句话:它用 live Docker、隐藏 supervisor、用户反馈闭环来测 proactive agents,不再停留在静态 sandbox 玩具任务。
💡 一句话:把 embodied agent 从“LLM 同步问答控制器”改成 OS-style runtime:多时间尺度异步规划、Skill Kernel、调度、抢占、speculative skill streaming,目标是解决实时控制和并发任务。
💡 一句话:它把 proactive agent 放进真实 Docker 环境,用多轮用户反馈和细粒度 checkpoint 评测,而不是只看静态答案。
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。