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一文搞懂 Coding Agent 和 Harness

文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计,阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系,指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件,并对比了 OpenClaw。

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刚刚,图灵奖2025公布,荣誉属于两位量子信息科学奠基人

美国计算机学会宣布2025年图灵奖授予Charles H. Bennett与Gilles Brassard,表彰他们奠定量子信息科学基础、变革安全通信与计算。他们提出BB84协议,还推动量子隐形传态等研究,影响众多领域。

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AI生成操作系统新突破!上海交大提出文件系统开发新范式:从此只需写规约

上海交大IPADS实验室团队在自动生成操作系统核心组件上有新突破。面对大模型生成操作系统的难题,提出SysSpec新范式,以规约指导生成,并配套工具链,构建SpecFS文件系统,开发效率提升3 - 5倍。

量子位
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吴恩达来信:人工智能工程技能地图

吴恩达团队综合整理AI工程技能地图,助开发者确定学习方向和雇主招聘。四项重要技能为构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编程智能体、塑造构建,背后需持续学习心态。

DeeplearningAI
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Wassette:微软基于 Rust 构建的 Wasm 与 MCP 之间的桥梁

微软 Azure Core Upstream 团队发布 Wassette,它基于 Rust,搭建起 WebAssembly 组件与 MCP 间的桥梁,让 AI 智能体可自主获取和执行工具,还保障了安全,且未来有更多发展规划。

InfoQ
新闻资讯7

「CV 铁三角」落定Meta,视觉 AI 如何向多模态演进?

Meta 高薪挖来「CV 铁三角」引关注,其研究成果与视觉 AI 向多模态演进路径高度贴合。他们过往十年协作,研究涵盖 S4L、BiT、ViT 等,构建起现代多模态 AI 基础框架。

机器之心
开源动态8

腾讯混元最新开源:一套RL框架打通多个模态,庞天宇团队新作

大语言模型的RL技术已成熟,但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”,制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架,打通多模态RL后训练,覆盖多种模型,内置算法与奖励组件。

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告别无效计算!新TTS框架拯救19%被埋没答案,推理准确率飙升

现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架,含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件,实验显示能提升推理准确性、效率,降低成本。

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最新!万字综述Harness革命!

作者分享Harness Engineering直播笔记,介绍Harness解决Agent落地卡点,其公式为Agent = Model + Harness,有六大核心组件,还梳理了主线,指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键,且工程师不会失业。

探索AGI
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深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍

文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。

机器之心