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看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获:避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点,其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路,给出做好上下文工程要点,如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
科幻!谷歌放出Gemini Robotics-ER 1.5:机器人有了真正的思考力
谷歌推出首个广泛开放给开发者的机器人具身推理模型Gemini Robotics - ER 1.5,可作为机器人高级推理大脑。它能解决物理问题,有新能力如快速空间推理等,还能让开发者平衡延迟与准确性。
Anthropic 的 Harness 设计:build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比单Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
国产AI击败Meta:ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中,listwise排序虽有优势,但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练,赋予listwise重排序器强推理能力,在BRIGHT榜单击败Meta。
天工Skywork开始"看"小红书了,1247个帖子的图片信息被它吃透!
昆仑万维技术发布周推出Skywork Deep Research Agent v2。它整合多模态检索理解和跨模态生成能力,有信息检索、小红书Agent等功能,Office Agent也有升级,还新增积分预估等特性,邀测后将全量开放。
从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
造过 Codex 的人,为什么每天用 Claude Code
Calvin曾带队构建编程Agent Codex,如今日常用Claude Code。他和Garry Tan在播客聊了编程Agent的产品哲学差异、分发逻辑等。Claude Code拆分上下文表现出色,LLM成开发者工具推荐引擎,还探讨了构建、使用编程Agent的要点。
比 Playwright 更给力,这个新开源的项目6啊~
GitHub上的BrowserAct项目是面向AI Agent的浏览器自动化CLI,是为AI Agent设计的真实浏览器执行层。它有三层反检测突破体系、三种浏览器模式等功能,能解决Agent操作浏览器的诸多问题,适合多场景。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”:Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限,潜在思维链(Latent CoT)让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域,建立框架,介绍方法,探讨可解释性与无限深度推理,指出价值、挑战与未来方向。