Was macht effGen?
[ICML 2026] effGen: Befähigung kleiner Sprachmodelle als leistungsfähige autonome Agenten
Quelle: https://github.com/ctrl-gaurav/effGen
Hochgeladen: 2026-05-12T10:01:04Z Sterne: 156
[ICML 2026] effGen: Befähigung kleiner Sprachmodelle als leistungsfähige autonome Agenten
effGen ist eine Forschungsarbeit und ein Framework, das auf dem ICML 2026 vorgestellt wurde und darauf abzielt, kleine Sprachmodelle (SLMs) in leistungsfähige autonome Agenten zu verwandeln. Dies ist besonders nützlich, da große Modelle oft rechen- und kostenintensiv sind. Der Skill nutzt neuartige Methoden zur Effizienzsteigerung der Generierung und Entscheidungsfindung, sodass SLMs in Agenten-Umgebungen (z. B. ReAct, Tool Use) konkurrenzfähig werden. Das Repository enthält Code, Konfigurationen und Beispiele, die demonstrieren, wie man die Technik auf verschiedene Aufgaben anwendet. Entwickler können damit ressourcenschonende Agenten bauen, die auf Consumer-Hardware oder in Edge-Umgebungen laufen.
npx skills add ctrl-gaurav/effGenInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
[ICML 2026] effGen: Befähigung kleiner Sprachmodelle als leistungsfähige autonome Agenten
Quelle: https://github.com/ctrl-gaurav/effGen
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.