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Harness Engineering:耗时一周,我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的

文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践,分享为存量Java应用构建Harness体系,将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果,还对其未来发展做了展望。

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对话心光:在技术与需求的十字路口,我们选择用AI温暖人心

本文是对心光创始人王禹效和徐璐的访谈。心光是笔记类AI陪伴产品,主界面简洁,功能丰富。团队回顾其发展历程,探讨技术与需求关系、模型选择、用户画像等,还谈及盈利模式、创业时机及未来计划。

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cursor翻车了,Anthropic:来,我教你怎么做long running Agent。

近期,Cursor宣称用大量智能体实现长程任务引发关注,但被指是营销惨案,代码存在诸多问题。Anthropic则分享务实的long - running思路,是记忆接力模式,代码可维护。未来模型能力提升或让代码成黑箱。

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我写了个 Skill,让 Agent 自动给文章配图

作者写了个 Agent Skill 实现自动给文章配图,介绍了 Agent Skills 概念、与传统提示词和 MCP 的区别,阐述配图 Skill 设计思路、SKILL.md 写法、提示词模板设计、工作流程等,还分享了设计选择和使用方法。

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115万片晶圆,决定2026年的“芯片战”,苹果、联发科、OpenAI火线入局

2026年“芯片战”激烈,黄仁勋宣称90%的ASIC项目会失败。AI算力芯片出货格局取决于台积电CoWoS产能。英伟达有望拿近60%产能,GPGPU阵营火力强,ASIC用于特定场景,未来或现“GPU+ASIC”混合算力世界。

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文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据,汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用,还给出使用的最佳实践,认为未来潜力大。

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多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境

华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。

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一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向

过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。

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推荐系统进入“大模型时刻”:昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地

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陶哲轩最新演讲:AI 不是来抢数学家蛋糕的,是来把蛋糕做大的

陶哲轩在 SAIR 基金会活动演讲指出,数学领域工作方式正被新技术撬动。数学保守、协作难,而形式验证是关键。他主导项目用三个月解决 2200 万代数题,还探讨了 AI 在数学中的应用,认为它应做大蛋糕。

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