Seventy3

任雨山

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প্রযুক্তি

73播客，Sheldon最喜欢的数字，内容均为Google NotebookLM原生生成，每天由AI领读最新的前沿论文。欢迎投稿合作。

১ দিন আগে

【第699期】LLM智能体互操作性协议综述

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： A survey of agent interoperability protocols: Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP), Agent-to-Agent Protocol (A2A), and Agent Network Protocol (ANP)Summary 基于大语言模型的自主 Agent（LLM-powered autonomous agents）需要强健、标准化的协议，以便在异构系统间集成工具、共享上下文数据并协调任务。点对点的特定集成（ad-hoc integrations）难以在大规模扩展、安全保障以及跨领域通用化方面取得突破。本综述探讨了四种新兴的 Agent 通信协议：模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）、Agent 通信协议（Agent Communication Protocol, ACP）、Agent 到 Agent 协议（Agent-to-Agent Protocol, A2A）以及 Agent 网络协议（Agent Network Protocol, ANP），它们分别解决了不同部署场景下的互操作性问题： MCP 提供了一个用于安全工具调用和类型化数据交换的 JSON-RPC 客户端-服务器接口。 ACP 定义了一种基于 RESTful HTTP 的通用通信协议，支持 MIME 类型的多部分消息（multipart messages）以及同步和异步交互。其轻量化且独立于运行时的设计实现了可扩展的 Agent 调用，同时具备会话管理、消息路由以及与基于角色的标识符和去中心化标识符（DIDs）集成等特性。 A2A 利用基于权能的“Agent 卡片”（Agent Cards）实现点对点（peer-to-peer）的任务委托，支持企业 Agent 工作流中安全且可扩展的协作。 ANP 利用 W3C 去中心化标识符（DIDs）和 JSON-LD 图谱，支持开放网络下的 Agent 发现与安全协作。本文在交互模式、发现机制、通信模式和安全模型等多个维度上对这些协议进行了对比。基于对比分析，本文提出了一个分阶段的采纳路线图：首先引入 MCP 用于工具接入；随后引入 ACP，用于在基于 HTTP 的可扩展部署中实现结构化、多模态的消息传递、感知会话的交互，以及在线和离线的 Agent 发现；接着引入 A2A 用于协同任务执行；最终扩展至 ANP，以支持去中心化的 Agent 市场。本研究为设计安全、可互操作且具扩展性的 LLM Agent 生态系统提供了全面的基础。原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.02279 前往小宇宙评论区与主播互动
২ দিন আগে

【第698期】AIP：大模型上下文协议与代理间通信的可验证委派协议

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： AIP: Agent Identity Protocol for Verifiable Delegation Across MCP and A2A Summary AI Agent 越来越频繁地通过模型上下文协议（MCP）调用工具，并经由 Agent 到 Agent（A2A）协议将任务委托给其他 Agent，然而这两个协议目前均未对 Agent 身份进行验证。对约 2,000 个 MCP 服务器的扫描发现，所有服务器都缺乏身份验证。在我们的调查中，尚未发现先前有已实现的协议能够联合融合公钥可验证委托、持有者侧权能衰减（holder-side attenuation）、具表达力的链式策略、跨 MCP/A2A/HTTP 的传输绑定，以及面向出处的完成记录。我们提出了调用绑定权能令牌（Invocation-Bound Capability Tokens, IBCTs），这是一种将身份、衰减授权和出处绑定融合到单个仅追加（append-only）令牌链中的原语。IBCTs 以两种传输格式运行：紧凑模式（用于单跳场景的签名 JWT）和链式模式（带有用于多跳委托的 Datalog 策略的 Biscuit 令牌）。我们提供了 Python 和 Rust 的参考实现，具备完整的跨语言互操作性。紧凑模式的验证在 Rust 中耗时 0.049ms，在 Python 中耗时 0.189ms；在真实的基于 HTTP 的 MCP 部署中，相比无身份验证仅增加 0.22ms 的开销。在结合 Gemini 2.5 Flash 的真实多 Agent 部署中，Agent 身份协议（AIP）增加了 2.35ms 的开销（占总端到端延迟的 0.086%）。跨 600 次攻击尝试的对抗性评估显示出 100% 的拦截率；其中两种攻击类型（委托深度违规，以及通过空上下文逃避审计）能够被 AIP 的链式委托模型独家捕获，而无签名或纯 JWT 部署均无法检测出这两类攻击。原文链接：https://arxiv.org/abs/2603.24775 前往小宇宙评论区与主播互动
৩ দিন আগে

【第697期】早期推理涌现：大模型推理数据的代币高效筛选

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： Reasoning Quality Emerges Early: Data Curation for Reasoning Models Summary 在少量高质量的长推理轨迹（long reasoning traces）数据集上进行监督微调（SFT），是激发大语言模型（LLMs）强大推理能力的有效方法。然而，现有用于筛选高质 SFT 数据的方法高度依赖强推理模型来根据多样性和难度筛选样本，这导致数据筛选过程成本高昂，且往往只能得到次优的数据质量。在这项工作中，我们展示了仅利用初始的推理 Token 即可识别出具备多样性且富有挑战性的推理样本。具体而言，我们证明了：仅需根据预训练模型在随机扰动检查点（randomly perturbed checkpoint）下评估的前 100 个推理 Token 的损失（loss），就能可靠地检测出难题。我们进一步证明，在沿微调轨迹推断的少数扰动检查点上，在前 1k 个推理 Token 中表现出相似 Loss 模式的样本，在证明上（provably）会诱导出相似的梯度。我们通过在 M23K 医疗推理数据集和 OpenThoughts-Math 数据集上微调 Qwen2.5-7B 与 Llama3.1-8B 模型的广泛实验验证了该方法。我们的方法在 Token 效率提升 91% 的同时，性能超越了现有基线高出最多 1.7%。原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.26797 前往小宇宙评论区与主播互动
৪ দিন আগে

【第696期】强化学习元认知反馈：大模型不确定性的忠实表达

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৫ দিন আগে

【第695期】AUTOMEM：记忆认知技能的自动学习研究

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৬ দিন আগে

【第694期】SkillComposer：大语言模型智能体的生成式技能组合方案

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২৩ আগ

【第693期】Google论文助手：迈向自动化科学评审之路

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২২ আগ

【第692期】验证之境：编程智能体的演进与协同

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