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苹果应用商店App Store推荐和惩罚机制
App 若想成功出现在Store中,开发者还需要经过上传操作和苹果公司严格的审核。同时,App当上架至App
详尽地带你从零开始设计实现一个AI Agent框架
文章详尽介绍AI Agent框架,从理论到实践,涵盖多种模式、主流框架对比,强调上下文工程是核心,还给出极简框架实现及应用示例,虽有不足但能助看清Agent本质。
高德纳:「震惊!震惊!」Claude破解《计算机程序设计艺术》难题
著名计算机科学家高德纳在论文中表达对AI强大能力的震惊,其朋友借助Claude Opus 4.6解决了他研究几周的开放性问题。Claude经31步探索给出Python构造程序,奇数情况获证明,偶数仍待解。AI在数学领域已取得多方面突破。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型(DINOv3),评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度,DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
Evaluation is All You Need:评估设计的微小差异如何扭曲结果
论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例,指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感,细微评估条件变化会致分数波动大,削弱模型对比可信度,呼吁建立新评估标准。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作,了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性,执行任务时多有安全检查,虽增加成本延迟,但更可靠,且在命令行工具中用户体验出色。
苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。
Harness 工程实践复盘:100% Cache 命中的 Agent 怎么设计?
本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky,总结影响成本和效果的 7 个关键决策,如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等,凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。
技术教科书:顶级开发团队设计的Harness工程项目源码什么样
本文深入剖析某顶级AI Agent研究团队的工业级Harness项目源码,涵盖项目全景、启动流程、工具系统等多方面,提炼构建顶级Harness工程方法论,还介绍隐藏彩蛋,展示团队技术实力与独特魅力。