「Task-Adaptive Harness」共找到 198 篇相关文章

新闻资讯8

中国第一,直逼OpenAI!神秘「扫地僧」冲到全球前七

神秘中国AI「扫地僧」MopMonk以73.1%胜率杀入CyberGym全球前七,紧咬OpenAI。它用MiniMax M3为基座,靠结构化记忆、多Agent并行等策略提升漏洞挖掘执行力,示范开源基座极致利用之路。

新智元
算法论文8

上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路

上海交大联合多机构提交综述论文,首次以「外部化」为统一视角,梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施,而非模型能力提升。

机器之心
新闻资讯8

“毋在浮沙筑高台”:汪源谈智能体想从 80 分跨到 90 分,全卡在上下文

前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享,指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程,转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点,以及推出的新内容格式KRL。

AI科技大本营
算法论文8

从「时域建模」到「频域融合」:中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 | TPAMI 2026

中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究,用“三重频域融合”(TSF)框架突破传感器人体活动识别(HAR)领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题,经多数据集评估表现出色。

AI科技评论
算法论文8

清华刘知远团队论文:最小化结构改动,短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026

大语言模型发展中,上下文长度成关键瓶颈,主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》,提出可切换注意力框架,为长上下文研究提供新思路。

AI科技评论
算法论文8

YC总裁转发、登顶Hacker News:SkillsBench揭开Agent技能扩展的残酷真相

近日论文《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》引发海外AI社区关注。研究聚合47150个Skills,经严格筛选评估,揭示人工构建Skills效果好、AI自生成无效等核心发现,为AI研发指明路径。

机器之心
算法论文8

国际头部高校联名发布 Agentic AI 的真正进化论

目前从‘LLM’向‘Agentic AI’跃迁,Agent实操能力不足。论文《Adaptation of Agentic AI》梳理领域情况,提出2x2象限框架,介绍优化Agent及工具的方法,还提及局限和未来方向并给出战术建议。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

OpenAI发布GPT-5-Codex:独立编码7小时,能动态调整资源,token消耗更少

OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex,属GPT-5特殊版本,有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源,token消耗少,擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。

Founder Park
开源动态8

字节开源"超级AI员工"框架,发布即登GitHub Trending第一!

字节跳动火山引擎开源 DeerFlow 框架,2.0 版本发布即登 GitHub Trending 第一。它是超级智能体 harness,能让 AI 真正执行任务。有 Sub - Agents、Skills 等核心能力,对模型无强绑定,还介绍了使用方法。

GitHubStore
推荐文章8

Astra 的 Computer Use 能力是如何实现的?

本文编译自Browserbase增长工程师Kyle Jeong的个人博客,对比了纯视觉路线Computer Use模型的缺陷,详细拆解Astra模型利用无障碍树结合Codex Harness实现能力的架构、训练方法,分析其优劣与行业价值。

海外独角兽