「循环工程」共找到 866 篇相关文章
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
中国首次实现运载火箭一级陆地回收，朱雀三号“站着”回来了！
今早7时35分，蓝箭航天朱雀三号遥二运载火箭升空，一子级约6分钟后成功陆地回收，二子级将卫星送进预定轨道。这是中国首次实现重复使用运载火箭一子级着陆腿方式陆地可控回收。
看傻了！5k Star Canvas Editor，我被惊到啦～～～～
Canvas Editor是基于HTML `<canvas>` API的文档编辑器，自己控制绘制、分页、交互和导出。文章介绍其与普通编辑器差异、核心能力、适用场景、接入代码，也指出项目限制，认为它是架构新选择。
真狠！4 万 Star CodeWhale，AI 写代码最怕的是什么？？？？
文章介绍开源的CodeWhale，它是terminal coding agent harness，GitHub超4万Star。它给代码Agent定规则，涵盖身份、证据等原则。支持多模型，有任务流程和多Agent协作功能，还分析适用人群并给出启动方法。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础，但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能，其判断不可靠，随着技能数量增多，系统可靠性变差，设计上需平衡灵活性与可控性。
所有Harness终将长成“龙虾”，但最后活下来的只有几只
在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。
极端天气也不怕漏检！RDA-YOLO：面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络
文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战，现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络，在YOLOv8基础上有三项创新，实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。
GitHub Star明码标价5毛/颗，AI项目刷假星最猛
卡内基梅隆大学研究发现，GitHub约600万颗假星，18617个仓库涉假，AI/LLM项目是重灾区。造假产业化，有分层定价、售后保障。买星为融资，形成恶性闭环，判断项目好坏还得看硬指标。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错？
文章指出与其说AI First，不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈，应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件，且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。