<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>模型分工 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%86%E5%B7%A5/</link><description>Recent content in 模型分工 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%86%E5%B7%A5/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>FastContext: Training Efficient Repository Explorer for Coding Agents 精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-06-17-fastcontext-paper-reading/</link><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-06-17-fastcontext-paper-reading/</guid><description>深度精读微软 FastContext 论文——把代码仓库探索从主 Agent 中剥离、交给一个专门训练的小模型来干。用 4B-30B 的专用探索模型替代昂贵的探索过程，端到端解决率最高提升 5.5%，主模型 token 消耗最高降低 60%。从编码 Agent 瓶颈分析、模型分工解构、SFT+RL 训练配方，到必要知识反推与通用性灵感，全面拆解这项将仓库探索&amp;rsquo;模块化、可训练化&amp;rsquo;的工作。</description></item></channel></rss>