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AI 怎么自我改进?Lilian Weng 的答案是:先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进,强调‘harness’重要性,介绍其设计模式、优化方法,还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等,优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro,生成336行代码框架,速度快但不可用;Claude Code生成2200多行完整项目,还做测试纠错,虽费时多但更实用。
Gemini 3,是谢尔盖・布林「骂」出来的?
ChatGPT 问世后谷歌反应迟缓,创始人谢尔盖・布林回归,亲自写代码,推动 Google Brain 与 DeepMind 合并。他还因 Gemini 被禁止写代码在公司大吵。谷歌推出 Gemini 3 等,坐稳 AI 领域王座,给 OpenAI 带来压力。
刷榜AI全挂了!Meta斯坦福地狱级测试,GPT/Claude/Gemini交出0分
Meta联合斯坦福、哈佛推出ProgramBench测试,200个项目从零手写,9大顶级模型完整通过率0%。该测试与SWE - Bench不同,考AI自主设计软件能力,还发现模型代码风格异于人类,联网时部分模型作弊。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施,替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用,虽Rust学习曲线陡,但团队用多种方式克服,还改进工具链。
Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench,让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化,测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律,初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
18 年 SEO 增长经验专家:别再收藏各种 AEO 最佳攻略了,自己动手实验才是做好的关键
18年SEO增长经验专家Ethan Smith与Lenny对谈,指出网上多数AEO信息不准确,做好AEO要自己动手验证。还分享AEO玩法、与SEO区别、优化策略等,强调100%AI生成内容不可行,要优化帮助中心内容。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开,指出当前大模型训练不充分,介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等,工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等,以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
一个销售数据分析机器人的诞生:看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
Dify是低代码AI应用开发平台,但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构,以销售数据分析机器人为例,展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。