「Model + Harness」共找到 270 篇相关文章
马斯克冲刺机器人量产，果断停产特斯拉豪华车型！2026年资本支出将“非常大”
在最新财报电话会议上，马斯克宣布特斯拉2026年第二季度停产豪华车型Model S和Model X，为擎天柱机器人让出生产线，还将投资20亿美元给xAI，今年资本支出或超200亿美元。此外，Neuralink也有新进展。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
5000 star，Harness门槛被OpenHarness打穿了
分享开源Python实现版本OpenHarness，它易上手，能助研究者和开发者理解生产级AI Agent原理、构建专用智能体。介绍其核心功能、架构及核心循环逻辑，还给出了Github链接。
Harness 工程之道：Skill 原理与最佳实践
文章介绍 Agent Skills，一种为 AI Agent 扩展能力的规范。从概念原理出发，结合 trade-ab-skill 项目，讲解结构规范、触发机制、作用域优先级及最佳实践，还介绍用 skill-creator 创建 Skill 的流程。
Model 和 Agent 越来越强，为什么 AI 仍然难用？
文章指出 AI 行业误判将‘Agent 完成任务’等同于‘用户完成工作’，存在‘Agent 能力—用户可用性鸿沟’。强调 Product 应承担复杂度，以记忆、流程和界面为基础，让 AI 更好用于普通人的持续工作，还介绍了 Kition 实践。
继Harness之后，“龙虾”JiuwenClaw率先开启“Coordination Engineering”时代
AI工程范式迭代快，行业面临‘定义赶不上进化’的焦虑。华为支持的openJiuwen社区发布新版JiuwenClaw，新增多智能体协同能力，提出‘Coordination Engineering’，实测中表现出高稳定性，可自主完成多项任务。
Anthropic说：Session Management 是最好用的 Harness Engineering！
Anthropic指出管理Session、Context等在Claude Code上已落地。模型上下文并非越长越好，rewind比纠错好，compact要把握时机，subagent可隔离上下文，如今行业看重agent产品runtime。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。