「任务执行」共找到 2287 篇相关文章
软件正在吞噬劳动力：直接取代人类，捕获前所未有的经济价值
a16z 普通合伙人 Alex Rampell 演讲指出，软件正从辅助人类转向直接取代劳动。过去软件是将文件柜数字化，如今正从记录工具变为任务执行者，这将催生新商业模式，捕获巨大经济价值。
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。
国产新模王Qwen3.7-Max，海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max，或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用，内核优化不掉线，多项评测领先，应用场景丰富，已上线且兼容主流框架。
Harness 工程就是控制论
文章指出OpenAI的Harness工程模式与瓦特离心式调速器、Kubernetes类似，都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面，大语言模型改变现状，但需校准传感器和执行器，忽视工程实践代价会变得无法承受。
MCP上下文爆炸怎么办？Anthropic给出了新答案（图文示例）
文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
英伟达4段简短提示词，IOI夺金！开源模型也能征服最难编程竞赛
英伟达研究者提出GenCluster框架提升开源LLM解题能力，让开源模型gpt - oss - 120b在IOI 2025获金牌级别高分。它执行‘海选+筛选+比拼+提交’流程，优势明显，标志开源AI里程碑式突破。
OpenAI编程新王GPT-5-Codex发布，7 小时搞定复杂代码，准确率飙升
OpenAI发布编程系统GPT - 5 - Codex，它是GPT - 5针对Codex产品的升级。能独立处理复杂编程任务，在性能、代码审查、前端开发等方面表现出色，还有严密安全体系，驱动Codex产品生态升级。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎，RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，介绍三者在各领域应用及面临挑战，为产业升级提供指引。