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首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升,科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0,基于 MCP 架构,降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本,支持低代码构建复杂系统。
Pinterest 在迁移到 Kubernetes 的过程中发现了罕见的搜索失败
Pinterest 工程师披露将搜索基础设施迁移到 Kubernetes 时遇‘百万分之一’故障调试过程。故障由容器化组件与遗留设施过渡时细微不一致触发,该事件凸显云原生迁移挑战及调试价值。
微软正式发布 Agent Framework Harness 和 Hosted Agents
2026年4月2日微软发布Agent Framework 1.0版本,Build 2026大会上相关组件进入稳定发布阶段,后Harness和Foundry Hosted Agents正式发布,解决构建和运行时问题,还介绍其功能、优势等。
Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。
Agent = Model + Harness,一个可能成为2026年出圈的新概念
文章提出新概念Harnesses Engineering,认为Agent = Model + Harness,阐述了Harness的作用、核心组件,还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来,指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。
谷歌发布 Angular 21:Signal Forms、Zoneless 迁移和 AI 优先工具
谷歌发布 Angular 21 版本,引入 Signal Forms 提高表单响应性,推进 zoneless 变更检测,还提供 AI 驱动开发工具,有打包配置、组件库等更新,虽引不同看法,但提供清晰迁移路径。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
为什么我坚决投入GEO(生成式引擎优化)?
AI改变流量分配规则,站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’,GEO应运而生。作者总结了GEO打法,如优化全站、关键页面,做结构化数据增强,还应用于自身产品。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
从 Hadoop 到 Kubernetes:Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构
Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka,这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离,支持ARM实例,改进调度、简化部署,降低成本、提高效率。