Note benchmark AI 研究Agent的benchmark

Note Benchmark LLM 研究生多学科测试，当前deepseek 60%成功

Note 微调,LoRA 通过在微调数据中混合一定比例的一直知识，可以提升微调效果

Note GUI-Agent,PC-Agent 1、感知增强APM,通过pywinauto/OCR来提升感知效果--->(类ARIA、A11y 和图像打框） 2、提出一个分层plann框架 指令、子任务、行动

Note RAG,Memory,KG 通过离线构建知识图谱，在线搜索的时候过滤搜索知识图谱的三元组（先重排、过滤） 在图谱搜索的时候引入PPR算法（给每个节点添加个性化内容）

Note LLM,Context,模型机制研究 LLM 及 context 提示词中的冠词、停用词和标点符号对模型具有重大影响，且通常承载最高信息量，去除这些元素会对性能产生很大影响。去除停用词和标点会损失 8%的性能。——这难道不是语义表达不清楚所导致的吗？感觉是这样。文章主要提供了一套用于研究 LLM 内部机制的工具，仅以停用词和冠词的去除来展示该工具。

Note AI工具,文章编写工作流 可以通过一个问题生成一个领域的论文综述，在github中可以通过提issue获取综述

Note benchmark,feedback 模型无法100%通过人类反馈信息完成纠错，当前先进模型40%到50%的纠错成功率

Note 文章辨析工作流,辩论 通过将不同方向的论文转换为一个Agent角色，进行角色间的辩论来分析多个方向论文的差异和新颖性