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Navigating Sparse Evidence: Agentic Visual RAG via Explicit Context Selection and Consolidation Soochow University ; Baidu Inc.

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Sifa 1 , Fabian Küch 6 , Andreas Herten 4 , René Jäkel 3 , Georg Rehm 5 , Stefan Kesselheim 4 , Joac

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No thanks “Sebastian is an incredible educator and always has invaluable insights--do keep up with his work!

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Our large-scale experiment with 19 LLMs reveals that current models degrade documents during delegation: even frontier models (Gemini 3.

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Training Details of the Second RL Stage 4 Experiment 5 Ethics and Safety Statement 6 Conclusion, Limitation, and Future Work 7 Author List A Backgroun

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I-A LLMs Large Language Models (LLMs) are extensive, general-purpose models that can be pre-trained and adapted for specific tasks.

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August 24, 2026 1 Introduction Reinforcement Learning (RL) has emerged as a highly effective approach for training Large Language Models (LLMs), yet i

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MegaTrain Full Precision Training of 100B+ Parameter LLMs on a Single GPU A RAM-centric architecture that stores parameters in host memory and treats

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September 16, 2026 New ask Hacker News story: Open-sourced jev architecture last year with model,pap

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AshleysBrain 3 hours ago | 9 comments 77 Neovim have a ~$800k Bitcoin donation sitting untouched since 2023 by jakemanger 1 hour ago | 6 comments 741

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Self-Retrieval generates relevant passage $p$ using the knowledge embedded within its parameters, which is different from dense retrieval or generativ

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Hierarchical, Hybrid, and Omnimodal Models Jun 30 58 m Jun 30, 2026 58 m read Show 10 25 50 100 pe GAP: no mappable capability in latest signal (our t

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Learning Music Helps You Read: Using Transfer to Study Linguistic Structure in Language Models Isabel Papadimitriou and Dan Jurafsky 2020 Empirical Me

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Datasets : ProntoQA, FOLIO, ProofWriter, ConditionalQA, StrategyQA Model : GPT-5 (Azure deployment) Config : max_attempts=3 , verify_timeout=10000ms B

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To address this, we propose to recursively generate summaries/ memory using large language models (L

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AI agents Home News MIT News Published On: Nov 22 2024 Published on: May 21, 2026 Share Facebook Twitter Bluesky Fields ranging from robotics to medic

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Native 4-bit Activations with Hadamard Transformation for 1-bit LLMs Published in arXiv , 2025 Abstract : Efficient deployment of 1-bit Large Language

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In each setting, LLM-based methods substantially outperform classical baselines, achieving up to 68% recall at 90% precision compared to near 0% for t

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Manage Apple Notes via memo CLI: create, search, edit.

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Browse the web for any task — research topics, read articles, interact with web apps, fill forms, take screenshots, extract data, and test web pages. Use whenever a browser would be useful, not just when the user explicitly asks.

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Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g. "get my model's eval score up", "improve this agent/harness", "tune this pipeline", "beat the baseline on this benchmark", "run a search over approaches and keep the best", "do an MLE-bench / Kaggle-style optimization", or any long-horizon "make this artifact better and don't just memorize the dev set" task. Trigger it even when the user doesn't say "Arbor" or "hypothesis tree" but describes repeated experiment-and-evaluate loops, branching exploration of competing ideas, or worries about a dev/test gap. Runs Claude itself as the coordinator with subagent executors in isolated git worktrees; for the standalone `arbor` CLI tool see references/arbor-upstream.md.

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Understand anti-reversing, obfuscation, and protection techniques encountered during software analysis. Use this skill when analyzing malware evasion techniques, when implementing anti-debugging protections for CTF challenges, when reverse engineering packed binaries, or when building security research tools that need to detect virtualized environments.

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Scholarly writing and research compliance. Use for CRediT, preregistration, Plan S, Nelson Memo, preprints, ORCID, LLM disclosure.

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