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Harness Engineering又他妈是啥?

AI圈新Harness Engineering引发关注。它类似给AI套缰绳,让其运转更高效。通过案例表明,模型非瓶颈,环境才关键。还介绍不同实现方式,指出命名有价值,最后探讨培养新人设计harness的问题。

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AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华

随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。

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极速开发出一个高质量 Claude Agent Skills 最佳实践

作者实践开发Claude Agent Skills积累经验分享。先介绍Skill概念,对比与MCP区别;再讲最佳开发实践,如借助AI、利用官方案例等;还给出Claude Skill自身设计、规范等方面的最佳实践及避坑指南

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Nano Banana 2突然现身!能画公式解数学题,监控画面都能伪造

Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站,后被移除。其能力远超1代,能处理复杂提示,可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。

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当AI开始设计芯片

英国XMOS芯片设计公司正研发GenAI工具,能用自然语言提示配置Xcore处理器硬件特性。这不仅能重塑芯片设计流程,让不同背景的人参与设计,还推动商业模式从卖硬件转向卖确定性,挖掘芯片“时间价值”。

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全国首部AI大模型私有化部署标准,公开征集起草单位和个人!

近期AI领域政策频出,企业对AI应用需求攀升,倾向私有化部署,但面临诸多问题。国内首部AI大模型私有化部署标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》立项,正征集起草单位和个人。

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破解人机协作密码:工作技能拆成两层,AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025

耶鲁和南大研究人员合作的论文提出数学框架,把工作技能拆分为决策层和执行层子技能,揭示人类与AI在这两层面各有所长,优势互补可提升成功率,还为机构适应新工作体系提供指南

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LLM-based Reranker效果到底如何?一项关于SoTA模型的全面分析

在信息爆炸时代,重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究,构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估,轻量级模型有优势,为研究和应用提供指南

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ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力

当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。

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除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?

文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。

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