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最近‘别再一句句给Agent写提示,去写循环’说法火了。虽循环代码简,但关键在模型周围。循环工程有四大难点,角色也从操纵Agent变为设计系统,不过此说法也有反对声。

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时隔九年,中国超级计算机重登世界榜首

当地时间6月23日,第67届TOP500超级计算机排行榜发布,国家超级计算深圳中心的‘灵晟’(LineShine)夺冠,运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU,性能超美国El Capitan超20%,引发对未来计算架构思考。

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龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥

Skill水平参差不齐,龙虾之父Peter看不下去,写了给Skill做体检的Skill并开源。该技能有5个核心功能,能审计预算、检测重复等,还给出精简描述的方法,可节省提示预算。

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30天烧掉60万亿,扎克伯格没进前250:大厂AI沦为KPI游戏

亚马逊、Meta等大厂流行用token摸鱼,员工为拉高榜数字让AI跑不必要任务。Jellyfish数据显示烧10倍token仅换来2倍产出,成本飙升。这既扭曲生产力,又为资本开支书。

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全球排名前三,复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点

2026 年以来,Harness Engineering 成业界热。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE),可实现 Harness 自动优化。实验中,AHE 让 GPT - 5.4 分数提升,适配 GPT - 5.5 后排名全球第三,且有良好泛化能力。

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Claude Code终于长出调度台:一个屏幕盯住所有AI会话,无需多开

Anthropic为Claude Code上线Agent视图研究预览版,提供「指挥中心」,可在一个界面管理所有会话。开发者能启动多个AI智能体并行处理任务,一目了然掌握任务状态,还支持在线回复和任务切换。

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穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python

前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。

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大佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?

本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写,探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身,详细阐述编码智能体六大核心构建模块。

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我拥有了超能力!Meta最牛文科生让3个AI互掐,竟造出1人技术部

Meta产品经理Zevi Arnovitz零技术基础,借助Cursor和Claude治愈代码恐惧。他分享经历,用管理团队方式管理AI,建立开发流,还让AI互审代码。AI正让普通人构建未来,职场需全能构建者。

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从传统编程转向大模型编程

文章指出大模型编程时代,开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’,介绍其优势、人+AI结对编程模式,还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略,强调文档驱动和安全合规。

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