「机器学习工程代理」共找到 2236 篇相关文章
一个开源平台，编织起了Agent「互联网」
如今 Agent 单体能力强但系统分散，开源平台 Octo 应运而生。它由明略科技打造，可聚合 Bot，让其成为企业级资产。Octo 重写协作，有 Matter 沉淀任务，塑造 Taste 让 Agent 更懂用户，还有六种协作模式。
同济出手！国产AI，第一次进攻土木工程
近年来AI应用发展迅速，从「理解数字世界」迈向「改变物理世界」。海光携手同济大学推出全国首个国产千卡工科智算集群，为AI4E时代提供解决方案，助力其从实验室走向工程实践。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
马斯克悄悄改了战场：Grok Build 0.2.60 剑指 Agent Runtime
2026年6月21日，Grok Build发布0.2.60版本更新，未推新模型能力，而是聚焦Runtime细节，针对会话难恢复、长任务易卡住、工具输出易污染上下文等痛点优化，让Agent更稳定可靠。
《Loop Engineering橙皮书》发布！免费，开源
《Loop Engineering橙皮书》发布，免费开源。Loop Engineering概念由多人共同推动，它是在提示词、上下文、缰绳工程基础上更进一步。文中介绍了循环的动作、零件，Claude Code的相关命令，也指出新手实践的坑。
机器人的“ChatGPT时刻”为何迟迟未来？
俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。
10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
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。