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Markdown要凉…卡帕西也站HTML了
Anthropic工程师Thariq发文呼吁抛弃Markdown,力推HTML,认为其在信息密度、可读性等方面优于MD。卡帕西也认可此观点。不过HTML存在费token、版本控制难等问题,文中也给出了应对建议。
openJiuwen社区首发Team Skills,定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题,指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式,通过Agent Team、Team Skills等能力,解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题,并以旅行规划为例展示实战效果。
π0.7的泛化能力有多强?零样本纯靠口述就能用空气炸锅,演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日,美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力,借助多模态提示框架,能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色,有望推动具身智能发展。
Claude Opus 4.7深夜上线,评分碾压
周四晚间,Anthropic 宣布 Claude Opus 4.7 全面上市。它在高级软件工程、视觉效果上表现出色,多项基准测试优于 Opus 4.6。还具备新特性,如自动模式等,安全性能与 Opus 4.6 相似。此外,Anthropic 还有相关更新。
最新!万字综述Harness革命!
作者分享Harness Engineering直播笔记,介绍Harness解决Agent落地卡点,其公式为Agent = Model + Harness,有六大核心组件,还梳理了主线,指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键,且工程师不会失业。
全球AI芯片被一家味精厂卡脖子?份额超95%,英伟达也得排队抢产能
AI芯片卡脖子节点藏在供应链深处,日本味之素作为全球AI芯片封装关键材料ABF近乎独家供应商,市场份额超95%。英伟达Rubin平台对ABF需求大增,但味之素扩产受工艺良率制约。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计,阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系,指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件,并对比了 OpenClaw。
微软OEL框架:大模型一次部署,终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架,无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证,揭示关键洞察与启示。
对话贝陪科技:好的 AI 陪伴产品,应该让 AI 少说话
贝陪科技创始人黄缨宁分享打造儿童AI陪伴产品「可豆陪陪」的经验。产品让AI少说话,激发孩子表达欲,上线150天后留存率达51%。黄缨宁认为AI陪伴要营造成长环境,还介绍产品定位、使用场景、设计思路等。
成本下降 90%后,Figure 的下一步是机器人「自己造自己」?
近期,海外人形机器人公司 Figure 首席执行官 Brett Adcock 接受访谈,围绕「Figure 的核心技术与产品迭代」,就全栈端到端神经网络架构、数据壁垒与垂直整合等核心议题,阐述其通用人形机器人技术路线、产业逻辑与商业化实践。