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AI 怎么自我改进?Lilian Weng 的答案是:先写好Harness

提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进,强调‘harness’重要性,介绍其设计模式、优化方法,还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等,优化方式多样但也面临评估器弱等问题。

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Zed 为什么不用自己造 Agent?OpenAI 架构师给出答案:Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界

Coding agents 是应用型 AI 活跃领域,但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”,架构师介绍构建挑战与使用模式,还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。

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AI驱动增长,国产半导体设备加速突围

2025年全球半导体设备市场在AI拉动下增长,销售额预计达1330亿美元。中国市场领跑,国产企业加速突围。AI算力、存储芯片需求及后道封装测试成增长动力,本土企业在多领域取得进展,但也面临挑战

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谷歌TPU能撼动英伟达吗?前TPU工程师首次揭秘

在AI算力争霸时代,英伟达GPU市值狂飙,但蛋糕正被分食。前谷歌TPU工程师Henry揭秘TPU,从架构、产能、软件等维度分析其优缺点,指出在特定条件下TPU可挑战GPU,未来芯片市场将百花齐放。

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重塑股权投资:GP与LP的思维碰撞|甲子引力

2025年12月3日,「甲子光年」举办年终盛典,科技产业投资专场围绕“GP与LP的思维碰撞”展开探讨。当下股权投资挑战凸显,嘉宾指出DPI和“耐心资本”成高频词,还分享应对LP诉求策略及未来行业格局看法。

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林俊旸离职后首次发声!复盘千问的弯路,指出AI的新路

林俊旸离职阿里千问后发声,反思千问技术路线,认为千问合并两种模式未做好。他指出推理时代已过,未来是智能体时代,智能体思考将成主流,还阐述了其与推理思考区别及面临的挑战

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AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位

在 2025 年 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战,给出算法选型与设计思路,还提及后续平台建设规划。

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流片成功率低、研发成本高昂,EDA如何助力芯片产业破局?

全球半导体市场规模增长强劲,但芯片产业面临流片成功率低、研发成本高的挑战。西门子EDA全球副总裁凌琳提出,未来半导体产业突破需聚焦三大方向,核心是‘全面数字孪生’,并阐述了实现路径和布局策略。

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企业级消息系统构建指南

文章介绍企业级消息系统构建,阐述概念、价值、典型场景,对比主流开源系统如 Kafka、Pulsar 等。通过腾讯、华为等企业实践展示选型与优化,还提及运维保障,指出未来消息系统在 AI 领域机遇与挑战

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Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”?|数势xSelectDB

本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异,还提及数据库挑战及应用场景,指出Agent能激活数据、提升交互效率,未来将催生新角色。

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