Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL框架通过信念状态替代完整交互历史,使LLM在长任务中保持性能,解决上下文扩展瓶颈问题。
入选理由:ABBEL使用自然语言信念状态替代完整历史记录,减少上下文负担
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伯克利人工智能研究实验室博客
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2026-07-29 · K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换,无需人工重写内核
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From CUDA to MLX: How K-Search Brings Decades of Kernel Expertise to Apple Silicon
BAIR Blog · 8.5 分
K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换,使Apple Silicon性能接近专家优化水平,Attention和Mamba SSM内核分别提升0.97x和20x。
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
BAIR Blog · 8.5 分
ABBEL框架通过信念状态替代完整交互历史,使LLM在长任务中保持性能,解决上下文扩展瓶颈问题。
Gradient-based Planning for World Models at Longer Horizons
BAIR Blog · 8.5 分
文章介绍了GRASP,一种基于梯度的长时域世界模型规划方法,通过虚拟状态、随机性注入和梯度重塑提升规划鲁棒性。
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ABBEL框架通过信念状态替代完整交互历史,使LLM在长任务中保持性能,解决上下文扩展瓶颈问题。
入选理由:ABBEL使用自然语言信念状态替代完整历史记录,减少上下文负担
K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换,使Apple Silicon性能接近专家优化水平,Attention和Mamba SSM内核分别提升0.97x和20x。
入选理由:K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换,无需人工重写内核
文章介绍了GRASP,一种基于梯度的长时域世界模型规划方法,通过虚拟状态、随机性注入和梯度重塑提升规划鲁棒性。
入选理由:GRASP通过虚拟状态实现并行优化