大模型与智能体架构

文献精读基于 STATE 模型预测多环境下的细胞扰动响应

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核心速递 : STATE 架构通过结合在 1.67 亿单细胞观测数据上预训练的 Embedding 模型与基于集合自注意力机制的 Transition 模型，巧妙地“消化”了细胞间的生物学异质性，首次在跨数据集和未知细胞环境的单细胞扰动响应预测中，实现了对线性基线与现有深度学习模型的全面超越。

文献精读 LPM 1.0：基于视频的大型角色交互式表演模型

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核心速递 : 本文推出了首个支持全双工对话的交互式视频生成系统 LPM 1.0，通过 170 亿参数的 DiT 基础模型与流式蒸馏架构，打破了生成模型在极高表现力、实时推理与长时序身份稳定性上的“不可能三角” 。 1. 论文基本信息 Title: LPM 1.0: Video-based Char...

文献精读 Tool Attention：消除Agent工作流中MCP工具税的动态门控与懒加载机制

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核心速递 : 本文提出了一种名为“Tool Attention”的中间件机制，通过语义检索与两阶段懒加载，成功将大模型智能体调用外部工具时的“上下文税（Tools Tax）”降低了95%，彻底打破了全量加载工具描述导致的推理降级与API成本瓶颈。 1. 论文基本信息 Title: Tool Att...

文献精读 ACON：优化长周期大语言模型智能体的上下文压缩

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核心速递 : ACON 提出了一个统一的智能体上下文优化框架，利用自然语言对比反馈实现无梯度的压缩策略优化，并将此能力高效蒸馏至小参数模型，在大幅降低大模型多步推理内存与成本的同时，显著提升了长周期智能体的任务成功率。 1. 论文基本信息 Title: ACON: OPTIMIZING CONTE...

文献精读 NNGPT：用大语言模型重思 AutoML

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核心速递： NNGPT 把 LLM 变成生成、验证和改进神经网络的 AutoML 引擎。

文献精读 Chain of Draft：用更少文字更快推理

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核心速递： CoD 用简洁中间草稿替代冗长 CoT，在保持准确率的同时显著降低 token 成本。

文献精读 OctoTools：可扩展工具智能体框架

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核心速递： OctoTools 是一个训练无关、工具可扩展的 agent 框架，强调标准化工具卡和分层规划。

文献精读 Magpie：从空提示合成对齐数据

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核心速递： Magpie 利用 aligned LLM 的自回归特性，从空用户模板位置合成大规模对齐数据。

文献精读 TruthX：在真实空间编辑 LLM 缓解幻觉

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核心速递： TruthX 通过 truthful latent space 编辑缓解 LLM 幻觉，是表征层事实控制的代表工作。

文献精读 scGPT：利用生成式AI构建单细胞多组学基础模型

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核心速递 : scGPT 率先在超 3300 万单细胞数据上进行了生成式预训练，创新性地解决了非序列化基因表达数据的注意力掩码问题，打造了单细胞生物学领域的“基础大模型”，并通过迁移学习在细胞类型注释、跨组学整合、基因扰动预测及网络推断等核心任务上实现了 SOTA（State-of-the-Art）性能。 ...