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Anthropic 的 Harness 设计:build to delete

Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。

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6个电子牛马替我上班,腾讯马维斯好用吗?

5月20日腾讯上线AI助手马维斯,由六个AI Agent组成。经测试,它在定时任务、搜索整理、竞品分析等场景有表现,但也存在文件操作易出错、图片识别不稳定、分析深度不足等问题。其背靠腾讯生态有渠道优势,但需提升体验促使用户留存。

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具身智能中的 VLA 技术及其应用

文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。

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十载磨「芯」:云天励飞冲击港股AI推理芯片第一股

7月30日,云天励飞向港交所递交H股上市申请,迈向“A+H”新阶段。它是中国首家实现国产高算力AI推理芯片商业化的公司,坚持“全自研、国产化”,现进一步聚焦AI推理芯片,构建“1+N”业务架构

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Waver:面向统一图像与视频生成的高性能基础模型

字节提出的Waver是面向统一图像与视频生成的高性能基础模型,支持T2V、I2V、T2I。它引入新架构、结合筛选流程与质量模型。虽有局限,但表现出色,架构设计独特,功能多样。

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开源仅一周,鹅厂文生图大模型强势登顶,击败谷歌Nano-Banana

腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0,开源仅一周就在国际权威评测榜 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等,位列文生图综合和开源榜第一。实测表现出色,技术上也有诸多创新。

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玩转智能体协议:谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用

谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码,从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途,如MCP消除重复劳动,A2A规范智能体通信等,阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。

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上下文工程又进化了:Harness实现AI完全自主化

近期Harness Engineering讨论火热,Harness是围绕AI模型的支撑架构,Anthropic用其突破AI局限,解决AI完成复杂任务时的偷懒问题,还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发,经实战检验效果良好,后续还对其进行简化。

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终于在国产AI上看到了Opus的影子|GLM-5深度实测

作者起初怀疑GLM - 5称对标Claude Opus 4.6、定位“系统架构师”的说法,但实测后改观。通过宝可梦策略助手、降噪网站沉浸式交互、求职招聘双边匹配三个测试,展现其系统规划、执行、纠错等能力,像真正架构师。

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快手在 AI 上,渐入佳境

文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5,参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景,视频理解能力强,能与业务结合,提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。

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