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1. SPEAR算法核心思想解析SPEAR(Stochastic Policy Extraction via Auto-Regression)是近年来强化学习领域涌现的一种创新性策略优化方法。不同于传统策略梯度算法，它通过自回归方式从价值函数中提取策略，同时结合自模仿学习机制实现策略迭代优化。我在实…

大模型 (LLM) 推理加速核心技术解析：从 KV Cache 到 PagedAttention 实战 在 AI Infrastructure (AI Infra) 领域，大语言模型（LLM）的部署与推理优化是当前最具挑战性的方向。与传统的 CV 模型不同，LLM 的推理过程&…

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Code execution with MCP: Building more efficient agents 使用MCP进行代码执行：构建更高效的代理 Published Nov 04, 2025 https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp Direct tool calls consume context for each definition and result…

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