标签: LLM

akitaonrails / ai-memory

akitaonrails / ai-memory

GitHub 上出现了一个名为 ai-memory 的开源项目,试图把 Claude Code、Codex、Cursor 等 20 多种 AI 编程工具的长期记忆统一到一个自托管服务器上,让不同代理、不同机器、不同团队成员之间实现任务交接。

🔥牛逼!让 Jev 自我优化、自己解决复杂问题,不用再手写 instruction、criteria、候选集! JevHarness:LLM 自动生成任务专属决策流程,冻结后每次只跑代码 + 快速 Jev 判断。有数据还能用轨迹持续进化。宝可梦 5 轮迭代,胜率 25% → 75%。 主要亮点: 🔹LLM 写一次策略,Jev 做高速模糊判断 🔹自动生成特征、问题、判据和动作逻辑 🔹可用奖励 + 全轨迹反射 / GEPA 自我优化 🔹自…

🔥牛逼!让 Jev 自我优化、自己解决复杂问题,不用再手写 instruction、criteria、候选集! JevHarness:LLM 自动生成任务专属决策流程,冻结后每次只跑代码 + 快速 Jev 判断。有数据还能用轨迹持续进化。宝可梦 5 轮迭代,胜率 25% → 75%。 主要亮点: 🔹LLM 写一次策略,Jev 做高速模糊判断 🔹自动生成特征、问题、判据和动作逻辑 🔹可用奖励 + 全轨迹反射 / GEPA 自我优化 🔹自…

JevHarness 让大模型自己写出任务专属的决策流程,冻结后由轻量 Jev 模型做高速判断,宝可梦对战任务经 5 轮迭代把胜率从 25% 提到 75%。它的价值在于把“反复手写提示词和判据”的活交给 LLM,线上只跑代码加快速推理。