「精细化Token管理」共找到 1205 篇相关文章
Claude Code完整技术栈都被扒出来了，Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析，含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等，为AI agent系统设计实现提供技术参考，还介绍系统架构创新点。
11Labs 增长负责人：搞营销要学着做视频，但创始人出镜会有点自恋
AI语音独角兽ElevenLabs增长迅猛，估值超30亿美元。其增长负责人Luke Harries分享独特策略，如分业务单元管理、重视视频营销、多渠道推广等，还给出团队搭建、产品发布等实用建议。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程，从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表，将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server，可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向，还介绍强化学习应用。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
突发！Opus 5.1被曝本周发布，最强AI智能体恐大洗牌
消息称Anthropic本周将发布Opus 5.1，其升级聚焦单Token智能水平，强化编程、推理、AI Agent能力；OpenAI 10万亿参数模型Bel完成预训练；企业选模型‘够用就好’，Anthropic Fable 5份额低。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章聚焦HarmonyOS穿戴应用，如「小卡健康」将健康记录入口移到手表，还介绍「开练」「凯格尔运动」应用。阐述了从接口到产品需解决权限、断连等问题，强调要为用户提供合适体验。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
爆火的腾讯WorkBuddy发了篇论文，公开了自家底牌
腾讯 WorkBuddy 团队将内部模型选型评测等开源成 Benchmark，公开多模型 Agent 工作台选型底牌。Bench 优点是任务分布真实且开源可审计，论文介绍了核心方法论、四大赛道拆解、榜单结果，还对比了现有工作。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。