跳到正文
DreaMax
LLM Training ↗
DreaMaxSITE NAVIGATION
DreaMaxCONTACT ↗

精选入口

方向键选择 · Enter 打开 · Esc 返回

DREAMAX / RESEARCH

AGENTIC
SCHOLAR.

拖动旋转 /三维示意

Agent 研究笔记
工具协议、世界模型与多轮交互。

Agentic RL 学习路线 ↗
01
TOOLS & PROTOCOLS

Model Context Protocol

工具与模型,如何接上?

从 Host、Client、Server 的边界,理解工具、资源与上下文如何进入一个 Agent 系统。

阅读线索 · 区分通信协议、工具执行和模型决策:MCP 规定上下文交换接口,应用仍然需要自己组织模型与上下文。

在学习站理解 Agent 边界 ↗
官方文档 / ORIGINAL SOURCEArchitecture overview打开原文 ↗来源核对 2026-09-23
02
CODE & WORLD MODELS

Code World Models

代码,能否描述世界如何变化?

以 CWM 技术报告为入口,研究代码执行过程、环境动态与推理规划之间的关系。

阅读线索 · 带着“模型预测的状态是什么、训练数据如何提供执行反馈、评测如何区分代码生成与世界建模”这三个问题读报告。

在学习站追踪执行与 rollout ↗
技术报告 / ORIGINAL SOURCECWM: An Open-Weights LLM for Research on Code Generation with World Models打开原文 ↗来源核对 2026-09-23
03
VISUAL AGENTS & RL

VAGEN

看到画面之后,怎样持续行动?

研究多轮视觉 Agent 的世界模型推理:估计当前状态,预测动作之后的变化,再从环境反馈中学习。

阅读线索 · 沿着状态估计、转移预测与强化学习信号阅读,比较哪些收益来自推理结构,哪些来自奖励和训练机制。

在学习站拆解奖励与验证器 ↗
论文 / ORIGINAL SOURCEVAGEN: Reinforcing World Model Reasoning for Multi-Turn VLM Agents打开原文 ↗来源核对 2026-09-23
过往阅读存档 RESNET / NEOVERSE / MEGASAM +
2015Deep Residual Learning for Image Recognition↗2025NeoVerse: Enhancing 4D World Model with in-the-wild Monocular Videos↗2024MegaSaM: Accurate, Fast and Robust Structure and Motion from Casual Dynamic Videos↗