国内顶尖大模型 Agent 实战社区
不空谈理论、不追热点。以「技术落地、人才培养、商业共创」为核心，培养能解决真实问题、能落地、能产出的 AI 人才。
真带 · 真教 · 真落地
每个项目都在真实运行，可以顺手点开看。
从想法到论文的全流程 auto research，内置 10 万+ 顶会论文向量知识库和多智能体评审，解决「想法好、写不出、投不中」的科研痛点。
10 个协作 Agent 的工程化写作管线：世界观搭建、情节编排、伏笔追踪、33 维连续性审计与自动修订，内置反 AIGC 检测。
社区成员真实创业项目，从 0 到 1 全程有人带：一键成片、智能脚本、素材生成、合规优化全流程。
企业定制电商项目：选品判断、竞品雷达、Listing 转化、货源与利润、风险门禁，把跨境增长变成可迭代的经营系统。
把专业数据与主流模型接入 AI Agent：13 个专业数据库，覆盖研报、投融事件、高考真题、社交搜索等场景。
社区论文成果
自动科研管线：把研究概念自动转化为完整科学叙事，用预构建的方法论知识图谱替代运行时海量文献推理。
An Automated Pipeline for Transforming Research Concepts into Complete Scientific Narratives
arXiv:2601.20833 · 阅读论文 ↗契约治理的多智能体写作框架：把研究故事转化为结构化论文手稿，评审得分优于直接生成基线。
A Scaffold for Structured Scientific Paper Writing
arXiv:2603.27065 · Hugging Face Daily Papers · 阅读论文 ↗元递归自改进系统：让改进「改进器本身」的流程，在可机器验证的环节上自动迭代。
A Meta-Recursive Self-Improving System
arXiv:2609.06396 · 阅读论文 ↗面试题库 · 免费开放
速答题一题一页，附面试官追问链和错误答法提醒；深度解析讲机制与工程取舍；模拟自测随机抽题。
577 道速答题 · 2494 篇深度解析 · 15 个分类
免费求职工具箱 · 10 个在线工具
全部免费、无需注册、浏览器本地运行：在线简历制作与导出 PDF、招聘 JD 分析、模拟面试、 投递管理与 Offer 对比。面向 AI Agent 与大模型岗位求职者，数据不出你的浏览器。
我们的方法
导师与社区成员
10+ 篇 Agent、RL 方向顶会论文和 SOTA 开源项目，多段大厂跳槽涨薪 80% 经历
多次斩获 CVPR、ECCV 等顶会 Workshop Challenge 全球冠军，12 篇顶会
NeurIPS（含 Spotlight）、ICML、COLM、ACL、ICLR 等 80+ 篇论文，NeurIPS 2024 Top Reviewer
2025 年面试超 80 场，国内 LLM 大厂通过率 100%，拿到多个大厂顶尖人才计划 offer
社群里还有字节 Seed、Meta、Google、Apple、阿里 P7 等在职成员。
真实结果与学员案例
分享、圆桌和论文精读
大模型已经成为许多人学习和工作中的帮手。但你有没有想过：它答错一道数学题，和给出一条错误的用药建议，能算同一种错误吗？ 如果大模型答错一道数学练习题，你可能只需要重新计算；给错一次出行建议，你可能会错过一趟火车；但如果它给出错误的用药建议，甚至可能会危及生命。这三个错误产生的现实后果显然不同。但在准
上下文越长，KV Cache 越大，这是推理服务里最熟的一笔账。 线性注意力换了个算法：把 KV Cache 换成固定大小的循环状态（Recurrent State），序列再长，状态也不涨。Qwen3.8-27B、Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 这类混合模型，就是用 gat
Personal Agent，可能是人类实现「永生」的版本答案 一个有点可怕的想法：也许未来人类的死亡，不再意味着一个人的彻底消失。 最近在做 DeepMate，一个围绕人与 Personal Agent 的记忆、身份和社交关系构建的 AI 产品。 在思考 Agent 的长期记忆机制时，突然意识到一
本次活动专为青年科学家打造，旨在搭建一场 AI 技术的深度对话，来自学术和工业界的 20+ 青年科学家，将与大家一起回顾 2025，展望 2026！
在大型语言模型的强化学习阶段，特别是RLHF中，我们追求策略的持续优化。本次分享深入探讨TRPO在LLM时代的应用。
深入解析流匹配VLA的强化学习后训练框架π_RL，探索具身智能的前沿技术。
开源强化训练框架RLinf，实现渲染、训练、推理一体化，加速具身智能研发。
手把手教你使用RLinf-VLA框架进行OpenVLA强化学习实践，入门具身智能开发。
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课程体系 · 产学研结合
从 Python 到 Agent 入门，把动手前要补的基础一次补齐
入门级、论文级、Offer 级三层深度分级，按自己的目标选层进入
十个阶段：RAG、Memory、Single/Multi Agent、Deep-Research、Coding Agent、自进化 Agent、Agentic RL
以真实项目练人：每周有产出，从个人项目做到团队协作
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成员来自高校、公司和创业团队，带着各自的项目和问题来交流。
