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写给Agent的Loop,关键不在循环那六行代码本身

最近‘别再一句句给Agent写提示,去写循环’说法火了。虽循环代码简单,但关键在模型周围。循环工程有四大难点,角色也从操纵Agent变为设计系统,不过此说法也有反对声。

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龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥

Skill水平参差不齐,龙虾之父Peter看不下去,写了给Skill做体检的Skill并开源。该技能有5个核心功能,能审计预算、检测重复等,还给出精简描述的方法,可节省提示预算。

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全球排名前三,复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点

2026 年以来,Harness Engineering 成业界热。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE),可实现 Harness 自动优化。实验中,AHE 让 GPT - 5.4 分数提升,适配 GPT - 5.5 后排名全球第三,且有良好泛化能力。

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穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python

前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。

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大佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?

本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写,探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身,详细阐述编码智能体六大核心构建模块。

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科研数据不再碎片化!一张可计算图,连起整个科研世界

UIUC研究团队打造ResearchArcade,将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征,支持多种格式数据导入导出,定义了六个任务,验证了图结构在科研数据处理中的作用。

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从传统编程转向大模型编程

文章指出大模型编程时代,开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’,介绍其优势、人+AI结对编程模式,还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略,强调文档驱动和安全合规。

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美国模型长期霸榜的LMArena,出现了一个国产模型

2025 年底,中美 AI 阵营发展路径有区分,美国多是强模型加工具链,中国在多方面发力。12 月 23 日 LMArena 更新文本榜,百度文心新模型 ERNIE - 5.0 - Preview - 1203 以 1451 分登上榜单,成中国第一且是前 20 名里唯一非美国模型。

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Wispr Flow 平替, 这款开源中文语音助手,程序员真该试试,本地离线的中文语音输入神器来了(开源白嫖版)

蛐蛐(QuQu)是开源桌面应用,用本地语音识别模型和配置的大语言模型,将语音实时转文字并润色。它主打本地语音工作流,替代Wispr Flow,免月费且保护隐私,适合中文用户。

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Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。

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