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工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座

现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。

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阶跃新模型快到“没推理”!印奇上任,果然气势一新

印奇上任后,阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash,总参数196B,支持256K上下文窗口。它推理快,适配多家芯片厂商,在多场景表现出色,还具备端云协同能力,架构也有多项优化。

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今天,分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践

文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务,其持久记忆系统独特,将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面,还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。

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12月,我们推荐这 7 款 AI 新品

极客公园创新大会为7款AI新品策划线下发布会。包括笔记产品flomo、AI相机Doka等,各产品创始人分享理念,如flomo不做AI润色,Doka让AI仅作拍照辅助等。

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以孔子命名,超越Claude 4.5 Opus,Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA

Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA,它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论,解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证,还适合引入强化学习。

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DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细

ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源与闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。

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Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍

月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。

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节前重磅:开源旗舰模型新SOTA,智谱GLM-4.6问世

国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。

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LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗

LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。

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OpenAI 开源模型泄露:六大技术细节

OpenAI 可能发布的开源大模型细节泄露,包含两款模型,1200 亿参数 MoE 模型和 200 亿参数稠密模型,专注文本处理。还涉及训练技术、激活函数、上下文窗口、注意力机制及底层架构等方面的技术细节。

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