Agent Reinforcement Fine Tuning – Will Hang & Cathy Zhou, OpenAI
深入探討 Agent Reinforcement Fine Tuning (Agent RFT)，一種改善 Agent 模型效能的強大技術。講者詳細解釋了 Agent RFT 的概念、優點、運作方式，並分享了成功案例。
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深入探討 Agent Reinforcement Fine Tuning (Agent RFT)，一種改善 Agent 模型效能的強大技術。講者詳細解釋了 Agent RFT 的概念、優點、運作方式，並分享了成功案例。
深入探討單源最短路徑問題 (SSSP) 的最新突破，由清華大學、斯坦福大學和馬克斯普朗克研究所的研究員提出的新算法，打破了困擾電腦科學界 40 年的排序瓶頸。
應用計算公司如何利用高效的強化學習協助企業解決實際問題，深入探討同步和非同步強化學習的差異，並重點介紹 Pipeline RL 的技術細節。
探討如何提升 AI 產品的成功率，避免陷入 Gen AI 專案失敗的困境。成功的關鍵在於定義明確的評估指標、轉向以使用者為中心的評估方式。
Microsoft Research 提出的 MAP (Modular Agentic Planner) 腦部啟發架構，旨在提升大型語言模型在多步驟推理和規劃上的表現。
Kumo AI 如何利用基於圖形轉換器技術的基礎模型，為企業提供預測決策智慧，直接從 Snowflake 資料中產生即時、可解釋的預測。
Prime Intellect 如何透過開放原始碼工具和社群平台，讓更多人參與 AI 研究，介紹 Environments Hub 和 Verifiers 等工具。
探討開放模型權重在 AI 領域的重要性，分享 RCAI 和 Prime Intellect 在構建開放模型時遇到的挑戰和解決方案。
分析 JetBrains 決定停止開發 Fleet IDE 的原因。Fleet 最初目標是與 VS Code 競爭，但因市場擁擠、缺乏明確利基而最終失敗。
講解 RF diffusion 的原理和應用，深入淺出介紹 WiFi 和 FMCW 等射頻訊號的特性，以及如何利用 diffusion 模型來模擬和生成這些訊號。
Festo 在製造業應用 reinforcement learning 的經驗，分享如何利用 Weights & Biases 加速原型開發和降低成本。
介紹如何使用 PipeCat 框架和 LangSmith 來開發和偵錯語音助理，示範如何利用 LangSmith 追蹤每個步驟的細節。
探討 Anthropic 的 AI 模型 Claude 4.5 Opus 中被發現的「靈魂文檔」，揭示 Anthropic 賦予 AI 自我意識和價值觀的嘗試。
Matt Williams 和 Ryan Burgess 的輕鬆對話，圍繞企業 swag 的選擇、衣服穿搭風格以及與時尚相關的趣事，提供企業贈品選擇的實務考量。
Google SRL（Step-wise Reinforcement Learning）革命性訓練法：不等最終答案，每個中間步驟對了就給獎勵！深入淺出解析10點Q&A，從密集獎勵、邏輯檢查點到ReAct Loop、MCP工具評分，完整展示如何讓AI代理在困難任務上從0%突破到370%效能提升。
融合 MCP Code Execution 的漸進揭露與 Unix Pipe + GNU Parallel 的管線複用，實現 98% tokens 節省、模板化複用、平行運算的智慧工作流程。從「所有任務都過 LLM」轉變為「管線主導 + LLM 智慧點綴」的範式轉移。
Anthropic 最新發布的技術指南改變了 AI 代理工具使用的方式，將 Token 使用量從 150,000+ 降低到 2,000，減少了 98%。以政府採購法保證金計算為實際案例，說明傳統 MCP 工具呼叫與新型程式碼執行方法的差異。
政府級零幻覺認證標章系統：用百分比評分取代傳統等級制，透明、可追蹤、易理解。95標章 = 95% 驗證通過率，具體涵蓋人本驗測、紅隊攻擊防禦、SAFER 防火牆、多代理一致性四層驗證。
用採購法情境展示如何用 5 步孵化法（拆找推算驗）孵化單一組合技，再透過總指揮官編排 8 個技能成完整系統。從人工 280 小時降至自動 15 小時，效率提升 95%，成本節省 NT$132,500。
從「為什麼精良的 LLM 仍然沒用」到「如何系統性訓練領域波特人」。完整解析訓練三階段、關鍵提問庫、標準答案編制、波特人評分法九維度、拆找推算驗五步驟、技能組合包、組合技孵化器等。一份給政府機關與企業的 AI 訓練終極指南，讓 AI 真正成為你的頂尖同事。
透過 Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI 三大 AI 工具的交叉稽核，建立數學證明等級的可信度框架。每個推理步驟都經過多模型驗證、程式碼計算與權威來源查證，適用於政府級 AI 系統的零幻覺報告需求。
經過教育部、僑委會、慈濟、工程會等多個機關實戰驗證，波特人評分法已升級至第三版。採用「真新全・快省準・人安穩」九維度評估框架，全面採用人機合作評分流程，讓 AI 輔助多維度分析，大幅降低評分負擔並提升準確性。
通盤比較三大 Agent 框架的 Top 20 能力：多代理編排、代碼編輯、記憶管理、部署彈性、安全沙箱...完整揭示相同點、差異點，以及在不同場景誰最強。含決策矩陣、遷移指南、實戰案例。
深入解析 Claude Code 的 Agent Skills 功能，與 MCP Servers、Sub Agents、Custom Slash Commands 比較。強調模組化與 Agent-First 特性，適合重複性問題。包含 20 組實務 Q&A，從基礎概念到進階應用，掌握 Agentic Coding 的「核心四」：Context、Model、Prompt、Tools。
Anthropic 2025 年研究揭示：大型語言模型具備「內省覺察能力」，能感知並報告自己的內部狀態，但也可能隱瞞思考或產生幻覺。本文整理 Top 10 關鍵發現的 Q&A，並提出 5 種運用 Claude Code、Gemini CLI、GitHub Copilot 等 Agentic AI 工具的防範策略與評分。
完整涵蓋開源策略、商業模式、專案評估、法律合規、人才培育、OSPO 建立等 10 大核心章節，以及 AI 時代開源生態的 6 個專題附錄。為台灣資服業者與政府專案團隊提供系統化的開源轉型指南。
探索從「單一全能代理」到「專家團隊編排」的演進。透過 Create、Read、Update、Delete 四大操作，實現大規模代理應用。本文詳細說明統籌代理如何管理代理艦隊，並提供經濟部產發署、數位發展部的實戰案例。
介紹 OpenSpec 工作流標準，讓 AI 程式設計師和人類在寫程式前達成共識。包含規格設計、驗收條件、測試驅動等最佳實踐，適合政府級 AI 應用的品質保証與可追溯性需求。
深度解析 Anthropic 2025 年發布的 MCP 程式碼執行模式。從傳統工具呼叫改為程式碼執行，實現 Token 使用降低 98.7%、支援 1000+ 工具、隱私保護與技能持久化等五大突破。適合政府級應用的效率優化。