「任务酒馆模式」共找到 2771 篇相关文章
Anthropic发布「AI原生创业公司」手册:涵盖全流程四大核心阶段,一人公司法典来了
Anthropic发布打造AI原生创业公司手册,针对2026年可能性梳理创业四阶段:想法、MVP、上线和规模化,明确各阶段目标、退出标准、失败模式及AI实操练习,涵盖研究、编码、运营等方面。
Karpathy公开附议:AI Agent 的输出格式,正在从 Markdown 走向 HTML
随着 Agent 处理任务变复杂,Markdown 在长文档中可读性与排版局限凸显。HTML 能无损表达信息、支持双向交互,但生成耗时久、版本控制难。AI 研究者 Karpathy 附议,HTML 成探索方向。
猛涨25k star!一键检测你的电脑能跑哪些大模型!
最近 Github 出现工具 `LLMFit`,用 Rust 编写,能自动检测硬件配置,判断大模型能否流畅运行,推荐最优量化版本和运行模式。有一键硬件检测等特性,安装使用方便,降低本地部署门槛。
2 天斩获 3.5K 标星!GitHub 惊现神器!一个二进制文件把 DeepSeek V4 搬进终端
GitHub上的DeepSeek TUI项目开源两天获3.5K Star,它把DeepSeek V4模型搬进终端成编码智能体,有原生RLM并行推理等亮点,提供多种安装方式、支持多提供商,适合终端开发者。
让大模型自己写代码、自己进化,GIM和港大这篇ACL主会,把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架,将Alpha从‘公式’升级为‘代码’,搭建7层21个智能体探索体系,让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法,还具可解释性。
阿里SkillClaw:让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务,但技能部署后静态不变,改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构,将多用户交互作为技能改进信号,通过Agentic Evolver更新技能,经夜间验证后部署。
存量代码库难适配、人机边界模糊?百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理,剖析Coding Agent企业级落地三大挑战,分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践,揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了!Harness 爆文作者曝内部玩法:一个百万行代码系统,全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式,他们维护超百万行代码库,零人工编码和审核。实验产出Symphony,推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题,认为人成瓶颈,软件要适配模型。
突然袭击!刚刚,Meta超级智能团队首个大模型来了
Meta超级智能实验室推出首个模型Muse Spark,由Alexandr Wang带领团队打造。它具备多能力,定位为构建个人超级智能基础,在多方面表现出色,Meta还研究其扩展维度。
一场机器人黑客松,让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松,这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形,凸显基模重要性,自变量也给出新方向。