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Visual Sketchpad
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新的工具链通过减少计算量提高了 AI 代理的效率
最近的一篇论文介绍了一个名为 OpenVLHarness 的系统，该系统通过优化视觉代理与工具的交互，显著提高了其效率。与依赖模型在每一步重新解析信息的传统“最大努力”方法相比，该工具链以更少的计算量取得了更好的结果。通过将工具输出渲染成可以直接使用的格式，并在步骤之间保持这种表示，OpenVLHarness 使模型能够专注于任务，而不是重建上下文，这表明代理性能的瓶颈可能在于接口，而不是模型的核心推理能力。
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OpenVLHarness 通过记忆和工具增强多模态人工智能推理能力
研究人员推出 OpenVLHarness，一个旨在增强人工智能模型多模态推理能力的系统。该系统集成了持久记忆、多样化的工具接口和迭代证据组合，显著提高了在 22 个基准测试上的性能。OpenVLHarness 允许模型访问外部知识、执行基于现实的感知并利用异构工具，其输出是可解释的并在推理步骤中得以保留。评估显示，包括 Qwen3 VL 8B、Kimi k3 和 GPT-6 Astra 在内的各种模型得分显著提高，同时与其它方法相比还…