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language-model agent
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AI代理编写程序进行密度估计，性能优于现有方法
研究人员推出了一种名为Agentic Distributional Regression (ADR) 的新方法，该方法使用语言模型代理来估计条件密度。这些代理编写程序，为每个协变量值输出估计的条件分布，并从概率分布库中提取。ADR在模拟研究和真实世界数据集上均表现出优越的性能，甚至在利用Claude Opus 5.5时，其性能优于在代理训练期后收集的数据上训练的方法。
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AI 代理自主发现并优化加速器调试算法
研究人员开发了一种新颖的方法，利用语言模型自主发现和优化加速器调试算法。该方法涉及一个封闭的研究循环，其中 AI 代理编写调试代码，在模拟中进行测试，并根据结果迭代改进算法。当应用于 ALS-U 累加器环模型时，该框架显著改进了现有的专家程序，并能从最少的初始代码生成有效的算法。该系统还展示了为复杂的多目标场景生成多个非支配算法的能力，预示着 AI 代理将积极参与发现加速器算法的未来。