1、HeavySkill：两阶段"重度思考"技能 阶段1——并行推理(Parallel Reasoning)：对同一问题同时生成K条独立推理轨迹，每条轨迹是一个完整的思考过程 · 阶段2——顺序审议(Sequential Deliberation)：将K条轨迹汇总，进行交叉验证、逻辑错误识别和批判性分析，最终综合出一个更优答案 有用肯定是有用，提升得分也是真实，就是感觉有点多余。 技能Github：https://github.com/wjn1996/HeavySkill
2、Conductor model：指挥者模型 Sakana AI的论文，Sakana的产品Fugu即来自于这个理念。 如果说之前的LLM模型是程序员，这个模型就是PMO，不干活，专门负责指挥和协调其他LLM模型干活，而且针对不同模型还能写出专门的提示词工程。同时兼容闭源模型和开源模型。 论文：http://arxiv.org/abs/2512.04388
3、Anthropic如何解决Claude的Agent对齐问题 通过"教原理"而非"教行为"来解决，教会模型理解"为什么"比教它"做什么"更有效； 宪法文档训练+高质量对话数据+多样化训练环境，三管齐下； 自Claude Haiku 4.5起，所有Claude模型在Agent不对齐评估中取得了满分——勒索行为从96%降到0%； 官方介绍：https://www.anthropic.com/research/teaching-claude-why
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