IBM Research 用 ALTK-Evolve 测出智能体记忆的最优剂量因模型能力而异
IBM Research 在 Hugging Face Blog 发布 ALTK-Evolve 在 AppWorld 上跨八个模型的记忆校准研究，核心结论是智能体记忆不是开关而是按模型校准的剂量。
推荐理由：原文基于八个模型实测给出智能体记忆的剂量规律，弱模型靠精选检索、强模型用全集，兼顾精度与成本。
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Berkeley AI ResearchAI 评分4646 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 发文分析并行推理研究进展，核心问题是让推理模型自主决定何时分解并并行独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。文章梳理了从 Self-consistency、Best-of-N 到 Tree of Thoughts、MCTS 的固定并行方法，以及 ParaThinker、GroupThink、Hogwild!