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超越提示：测量与优化LLM工具智能体运行时
该研究提出一种无需重新训练即可改进LLM工具智能体的方法，通过修改运行时环境（如提示、工具接口、中间件等）来实现。研究者设计了资源受限的运行时选择协议，并引入PRISM优化器，在多个基准上取得了显著性能提升。研究强调在报告平均性能提升的同时，也应关注所选运行时的可靠性。
arXiv cs.AI54 天前
#性能评估
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智能体AI系统的资源约束与性能对比
对比OpenClaw和NanoBot两个智能体系统，发现任务完成率无显著差异，但资源消耗差异大。强调评估应结合能力与资源测量，并记录执行细节。
arXiv cs.AI63 天前
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论文统计评估深度强化学习用于 HPC 作业调度
论文系统比较 PPO、A2C、DQN 六种深度强化学习方案（含与不含动作掩码）在两种真实 Slurm 负载上的 HPC 作业调度表现。结果显示同构负载上掩码 DRL 相对随机对照无显著提升，异构负载上 MaskablePPO 三项指标均优于对照，最大有界减速比 LCFS 低 22%，但与其他掩码方…
arXiv cs.AI17 天前