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Harness Monitor:当多个 Agent 同时写代码时,如何看住质量
作者在有了 OpenAI 赞助的 Codex Pro 后,让多个 Agent 同时在一个代码库工作。他开发的 Harness Monitor 从 Git 视角出发,解决多 Agent 写代码时的质量问题,涉及观察、治理等多方面能力。
内存减6倍、精度0损失,推理提速8倍!谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术,能将KV缓存6倍压缩、无精度损失,推理速度提升8倍,解决内存瓶颈问题,为大语言模型应用扫清障碍,引发业界关注,还致存储芯片巨头股价大跌。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
AI for Health:从「实验室Demo」到「国民级健康伙伴」的范式跃迁 | GAIR Live 024期预告
医疗大模型正从“聊天工具”进化为“生命基础设施”,但面临诸多挑战。GAIR Live 024期圆桌将汇聚学术与产业顶尖智慧,探讨构建可信、高效、人机协同的医疗新范式,剖析核心议题,分享讨论精华。
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践,阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台,针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案,还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限,针对性有监督训练成本高,多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL,实验显示其在下游任务表现优异。
AICon 2025 深圳回顾:AI Agent 爆火全场,管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日,AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70 + 嘉宾、800 + 开发者与企业代表参会。AI Agent成全场焦点,企业管理议题意外走红,展示了AI深入企业核心与管理的行业图景。
告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。
昨日,AI内容新规正式实施,这次不注意是真的会违法。
9月1日,《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国标正式执行。新规规定AI模型或应用提供方要给生成内容打“显式”与“隐式”标识,对产品创业者、AI工具提供方和创作者等提出不同要求。
Token成本下降,订阅费却飞涨,AI公司怎么了?
文章指出,虽模型训练成本下降,但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境,如 Windsurf、Claude Code 等,还给出避免亏损的三条出路。