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Agentic LLMs
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- 2026-06-08 research_milestone A new framework using agentic LLMs for automated structural analysis of 3D frames was proposed and evaluated. 来源
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AgentKV通过面向阶段的KV驱逐提高了LLM效率
研究人员开发了AgentKV，一种用于管理Agentic大型语言模型（LLM）中KV缓存的新方法。AgentKV解决了传统KV驱逐方法（依赖最近的token）未能考虑Agentic LLM在思考、行动和工具使用等不同阶段的多样化查询模式的问题。通过为每个阶段维护单独的查询缓冲区，AgentKV可以更有效地对相关缓存键进行评分和保留。与R-KV和Tri-attention等现有方法相比，这种方法提高了任务性能并增加了输出token吞吐量…
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Agentic LLM以90%的准确率自动化3D框架结构分析
研究人员开发了一个Agentic LLM框架，旨在利用自然语言输入自动化3D框架系统的结构分析。该系统通过将复杂的3D框架投影到2D平面上，并使用多Agent管道来分解问题、组装几何体和分配条件。该框架在十个不同的3D框架上进行了测试，平均准确率达到90%，表明其在可靠结构分析方面的潜力。