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准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%,开源代码定位新神器LocAgent来了
OpenHands 等团队发布 LocAgent,这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架,准确率达 92.7%。它把代码库解析成图,提供工具接口,经实验效果出色,开源微调模型降本增效,还能提升问题解决率。
Minion Skills: Claude Skills的开源实现
Claude推出Skills系统,让AI Agent按需处理专业文档。作者在Minion框架中实现开源版本,介绍设计理念、实现细节,包括技能定义、发现、注册表等,还展示效果、亮点,阐述开源原因与未来方向。
AgentScope x RocketMQ:打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型,能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例,剖析智能体通信实践与技术实现,还给出构建多智能体应用的实战方案。
爆火的 DeepSeek Harness,全网最全小白接入教程!
DeepSeek Harness 在 GitHub 上线不到三天 Star 数破 10 万。文章给出小白接入教程,介绍三种部署思路,包括手动安装、用 Agent 一键安装、一键安装桌面版,还给出其与多个框架的测评对比。
快手AI超级员工上线!一句话剪出完整短视频,从文案到发布一条龙
快手AIGC超级员工Kwali正在内测,可一句话生成完整短视频。它整合多Agent框架,有素材库和数字人资源。能完成脚本、拍摄、剪辑等环节,降低视频制作门槛,重构视频供应链。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型,介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent,在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars,Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
“AI原生”觉醒:企业数智化的弯道超车时刻|甲子光年
当下‘AI原生’成共识,但不少企业有数据难转化、有工具难成闭环。文章提出‘数据×工具×组织’三重进化框架,介绍数据智能化趋势、火山引擎Data Agent等,还为企业拥抱Data+AI给出建议。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出,如今AI产品构建成本降低,但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径,如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等,也对AI未来发表看法。
LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。