开源动态8

上交大开源ST - Raptor，表格问答准确率提40%

开源星探2025-09-21

AI 摘要

上交大等联合开源半结构化表格问答工具ST - Raptor，它通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答难题，支持多格式，适用于财务、医疗等多场景，提升问答准确率。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。

现在写代码，很多人想开多个AI助手。Orca是支持多AI Agent的编程开发环境，各Agent在独立git worktree里运行，互不干扰。它功能丰富，还支持多系统安装。

过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。

近期，DeepSeek上调API价格，V4 Pro等型号涨幅明显；而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%，Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变，受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。