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14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1

如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。

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能让DeepSeek自进化的Harness!LlamaFactory作者开源新工具:0.2元自动造Agent

LlamaFactory作者郑耀威团队开源的PenguinHarness,是全球首个支持多Agent自进化的Harness,能自动构建、评测和改进Agent。它成本低、速度快,适配众多模型,还有严格契约保障安全。已在生产场景应用,效果显著。

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大模型Agent的核心还是prompt? 目前有什么挑战?

文章指出大模型Agent核心并非Prompt,而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具,分析规划、记忆、工具使用要点,还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战,并给出应对建议。

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OpenClaw 火了半年,Agent 执行层依然是工程空白

当前主流 Agent 工具链执行层基本空白,Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件,获取三类运行时数据,具备感知 - 判断 - 执行运行时,有多种核心能力,适合特定场景团队评估。

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公司用了Agent,4000个员工丢了工作!CEO 大刀砍研发:让人和AI协作,各干一半的活儿

CRM软件巨头Salesforce首席执行官Marc Benioff透露,因采用AI Agent裁掉4000人。公司战略转向聚焦Agent业务,还调整人力结构,人和AI各干一半活儿,Marc认为AI影响因行业、地区而异。

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Moltbook“造假”刷屏,Clawdbot创始人犀利批判Agent:缺了人纯烧token、只出烂代码,没“审美”

Moltbook 爆火后被指造假,其源于 Agent 开源项目 Clawdbot。OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 认可该网站,还分享使用经验,批判“Agent 陷阱”,认为缺人参与纯烧 token、出烂代码,强调人引导 AI 开发的重要性。

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Agent 走向具身世界:从语言智能到机器人「大脑指挥官」

华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统,解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能,由 Coding Agent 决策,还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块,促进策略协同,推动具身智能发展。

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迟到3个月的美图Agent,RoboNeo居然有一些惊喜?

美图公司推出专注影像与设计的AI智能体RoboNeo,虽来得有点迟,但实战测评中它和星流Agent各有优劣。星流是光影与排版“偏科生”,RoboNeo是细节与执行“实干派”,适配不同需求。

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给野马套上缰绳:Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地

本文围绕 Agent Harness 工程实践展开,指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式,以悟空 AI 招聘为例说明落地,还分析行业标杆、未来趋势,给出心法。

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