Hugging Face 研究：Agent 记忆注入量应按模型能力校准
Hugging Face Blog 发文介绍 ALTK-Evolve 在 AppWorld 585 个多步任务、八个模型上的评测，结论是 Agent 记忆不是开关而是需按模型校准的剂量：有余量的强模型适合注入完整指南集，弱模型适合紧凑核心加按任务检索，饱和模型无可测增益。
#DeepSeek
#DeepSeek
今日 0 条Hugging Face BlogAI 评分5656
Hugging Face BlogAI 评分5252 ALTK-Evolve 与 ACE 对比：更少 token 实现同等或更优的智能体记忆
Hugging Face 官方博客对比了自家 ALTK-Evolve 与 ACE 两套智能体记忆系统，二者都拒绝把经验压缩成摘要，差异在于记忆投递方式：ACE 每步注入完整 playbook，ALTK-Evolve 按模型能力选择性检索少量 guideline。
Hugging Face BlogAI 评分4747 Baseten 成为 Hugging Face Inference Providers 新增推理服务商
Baseten 正式成为 Hugging Face Hub 的 Inference Providers 服务商，首批支持对话与文本生成任务，可调用 Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2 等开源权重 LLM。