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Day 15: I wanted to push to 4:00min/km but for some reason it’s harder in the morning. I think I should snack some carbs before?

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avatar for Marc Lou
Marc Lou
Fri Nov 28 06:28:06
RT @SakanaAILabs: New Job Posting! We’re looking to hire experienced Software Engineers to join our R&D team. You will help productionize…

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Building @SakanaAILabs 🧠

avatar for hardmaru
hardmaru
Fri Nov 28 06:25:33
RT @lucas110550: Funfact: Although we have: * GLM4.6 officially reported 80+ on LiveCodeBench v6 here: https://t.co/m7Gw9JgUNV * Deepseek…

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making models learn • eXperiments lab • memes and training lores

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tokenbender
Fri Nov 28 06:20:47
香港大埔火灾30小时全记录

香港大埔火灾30小时全记录

党国基本盘依旧稳定

avatar for 亚军&王歪嘴
亚军&王歪嘴
Fri Nov 28 06:07:13
你的 AI agent 要干的事情是不是太复杂了？ 单 agent 系统，处理简单需求还行，一旦任务复杂起来，局限性就暴露了。 复杂挑战，往往需要： • 多样化的技能 • 多角度的视角 • 以及根据任务灵活切换的推理方式 这时候，multi-agent 系统就派上用场了。 它不是靠单个 agent 单打独斗，而是组建一支专业 agent 构成的团队，每个 agent 都有自己的工具、上下文和任务。 通过明确分工，这些 agent 可以互相协作、辩论，不断优化彼此的输出，从而解决单个 agent 无法搞定的难题。 Agent 在你的 AI 系统中扮演协调者的角色。 它们不会取代 query rewriting 或 chunking 等技术，而是智能地编排这些技术。 比如： • 初始搜索失败时，agent 可能会应用 query rewriting • 根据内容类型，选择不同的 chunking 策略 • 决定何时压缩对话历史，为新信息腾出空间 在一个 multi-agent RAG 系统中，你可能会看到： 1️⃣ 一个 master coordinator agent，负责分析 query，并将其路由到特定的检索 agent 2️⃣ 一个 Query Agent，可以重写搜索词、选择搜索位置，并构建 query 3️⃣ 另一个 agent，专门负责决定何时调用哪些工具，以及如何构建工具 API 调用 4️⃣ 还有一个 agent，负责整合所有这些信息，并生成答案 每个 agent 都有自己的领域知识、工具和记忆，但在统一协调下协同工作。 当然，并不是所有问题都需要 multi-agent 解决方案。 随着 agent 获得越来越多的决策权，它们的概率性质可能会引入不可预测性。 你需要设置安全护栏、持续监控，并仔细考虑这种复杂性是否合理。 在高风险或敏感领域，更需要谨慎监督，以防止出现意想不到的后果。 在我看来，当你真正需要多样化的专业知识和协作推理时，multi-agent 系统才真正强大。 对于更简单的任务，一个设计良好的单 agent 可能效率更高。 我们不再只是设计与 LLM 协作的策略，而是在设计围绕 agent 构建整个系统强大架构的策略。 以下是 context engineering ebook：

你的 AI agent 要干的事情是不是太复杂了？ 单 agent 系统，处理简单需求还行，一旦任务复杂起来，局限性就暴露了。 复杂挑战，往往需要： • 多样化的技能 • 多角度的视角 • 以及根据任务灵活切换的推理方式 这时候，multi-agent 系统就派上用场了。 它不是靠单个 agent 单打独斗，而是组建一支专业 agent 构成的团队，每个 agent 都有自己的工具、上下文和任务。 通过明确分工，这些 agent 可以互相协作、辩论，不断优化彼此的输出，从而解决单个 agent 无法搞定的难题。 Agent 在你的 AI 系统中扮演协调者的角色。 它们不会取代 query rewriting 或 chunking 等技术，而是智能地编排这些技术。 比如： • 初始搜索失败时，agent 可能会应用 query rewriting • 根据内容类型，选择不同的 chunking 策略 • 决定何时压缩对话历史，为新信息腾出空间 在一个 multi-agent RAG 系统中，你可能会看到： 1️⃣ 一个 master coordinator agent，负责分析 query，并将其路由到特定的检索 agent 2️⃣ 一个 Query Agent，可以重写搜索词、选择搜索位置，并构建 query 3️⃣ 另一个 agent，专门负责决定何时调用哪些工具，以及如何构建工具 API 调用 4️⃣ 还有一个 agent，负责整合所有这些信息，并生成答案 每个 agent 都有自己的领域知识、工具和记忆，但在统一协调下协同工作。 当然，并不是所有问题都需要 multi-agent 解决方案。 随着 agent 获得越来越多的决策权，它们的概率性质可能会引入不可预测性。 你需要设置安全护栏、持续监控，并仔细考虑这种复杂性是否合理。 在高风险或敏感领域，更需要谨慎监督，以防止出现意想不到的后果。 在我看来，当你真正需要多样化的专业知识和协作推理时，multi-agent 系统才真正强大。 对于更简单的任务，一个设计良好的单 agent 可能效率更高。 我们不再只是设计与 LLM 协作的策略，而是在设计围绕 agent 构建整个系统强大架构的策略。 以下是 context engineering ebook：

Believing is seeing

avatar for Yangyi
Yangyi
Fri Nov 28 05:55:12
RT @drscotthawley: 🛶 New blog tutorial: "Flow Where You Want" Want to steer pretrained flow models without retraining? I spent months simpl…

RT @drscotthawley: 🛶 New blog tutorial: "Flow Where You Want" Want to steer pretrained flow models without retraining? I spent months simpl…

🇦🇺 Co-founder: @AnswerDotAI & @FastDotAI ; Prev: professor @ UQ; Stanford fellow; @kaggle president; @fastmail/@enlitic/etc founder https://t.co/16UBFTX7mo

avatar for Jeremy Howard
Jeremy Howard
Fri Nov 28 05:53:45
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