QR コードでダウンロード
「Harness」の検索結果：全32件
作者：Cage、Daniel / 01. Key Takeaways 1.DeepSeek Harness（DSH）发布的是一套可以热重载的 harness ，并且设计成适合 coding agent 自己去修改、进化的形态。这个发布思路很有野心，没有在白领工作/coding agent 这些方向去和 Claude Code/Codex/Workb…
8月13日晚，DeepSeek没有发新模型，而是开源了一个叫Harness的东西。 一天之内，GitHub星标近8万。这个速度超过了当年R1和Grok-1的纪录。 Harness不是模型权重，不是API接口，而是一层"壳"——套在模型外面、让模型真正能干活的执行系统。DeepSeek给了一个公式：Model + Harness = Agent。 翻译一下：…
达里奥散播焦虑，奥特曼眩晕瘫坐，大模型各领风骚十几天，一片FOMO情绪中，每个对AI又爱又恨的企业老板都意识到：是时候把天道酬勤的牌匾拿下来，报一个企业Agent速成班了。 企业级Agent是Coding之后下一个大市场，已经是供需两端高度统一的共识。因此，AI办公大战打完了东线的电梯广告，迅速转移到了西线核心战场：让老板们开发票。 然而，当老板们掏出预算…
主持人：感谢邱先生的精彩分享。 接下来，有请罗汉堂秘书长陈龙先生，发表题为「智链驱动的第三次金融科技浪潮」的主旨演讲。 掌声有请陈教授。 陈龙：肖风总，各位领导，各位朋友，大家早上好！ 我其实已经预判到「智链」的名字过于共识，所以改了一下。今天我想用十几分钟的时间，和大家讲我看到的正在发生的「未来」，即题目「两种 Token 驱动的第三次金融科技浪潮」。 …
Today.ai 是齐俊元的新作品，定位：下一代 Personal Agent而早在 2014 年，他便买下 today.ai 这个域名，想做一个 AI 个人助理 今天 Today AI 海外版已上线，而国内版也将正式发布 今天我恰好来了西岸梦中心，便在中午去了他们的办公室，和团队聊了一个多小时，想知道他们是如何构建这套 Agent 的 Today 办公室…
我们始终相信，关于 AGI 进展最有价值的信号，一定来自一线推进它的人。市场与估值反映预期，而 researchers 的探索则在决定哪些可能性会成为现实。 尤其让我们感兴趣的是年轻 researchers，对他们来说，许多行业已经习惯的做法，仍然可以重新问一句为什么。我们希望和这样的思维多碰撞，聊聊正在做的研究，也聊聊各自认为值得 bet、还没有被充…
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排 本文则是以原理的角度，给大家讲一下 Agent 工具是如何使用进行上下文编排，让模型一步步把事情做完，然后输出结果的 我尽可能用简单的语言，让大家能看明白 同时我们…
文｜王欣逸 编辑｜张雨忻 今年，用AI自我改进AI，几乎成了海内外头部实验室的共识。 近一年来，OpenAI创始成员Andrej Karpathy、前Meta FAIR研究总监田渊栋、前DeepMind首席科学家Jeff Dean都相继加入RSI（Recursive Self-Improvement，递归自进化）创业的热潮。 发生在RSI身上的，几乎是一个…
文章转载于字母AI OpenAI昨天一口气打出了四张大牌。 Agents API、GPT-Live-1 API、Data agent、ChatGPT for Financial Services，一天横跨Agent、语音、数据和金融四条产品线，每一条都值得单独拿出来说道。 但这四张牌里，最值得看的可能还是Agents API。 因为这一次，OpenAI把C…
Techub News 消息，英伟达研究团队近日提出名为「Mid-Harness」的新方法，旨在提升 AI 代理在命令行环境下的可靠性。该方法通过引入一个「判断模型」来评估 AI 代理的中间执行步骤，可以识别并纠正潜在错误，从而提高任务完成率。研究认为，该方法有望降低成本并提升效率。（Crypto Briefing）
Techub News 消息，高盛另类投资部门（Goldman Sachs Alternatives）领投了 AI 软件交付平台 Harness 的 2.4 亿美元 E 轮融资。本轮融资突显了市场对 AI 驱动的软件交付解决方案日益增长的需求，以及企业环境中对高效、安全、合规部署流程的迫切需求。 （Crypto Briefing）
Techub News 消息，加密研究机构 Delphi Digital 在 X 平台发文表示，AI 的锁定效应正从模型本身转向控制框架。用户会在更好的模型出现时切换，但控制框架因承载用户上下文而更难离开。 其报告指出，开源项目 Hermes Agent 可作为替代方案，将所有数据与上下文保留在用户本地设备上运行。（@Delphi_Digital）
Techub News 消息，AI 初创公司 Datalab 发布了开源基准套件 OmniExtractBench，旨在评估结构化文档提取系统的性能。该基准汇集了来自 4 个现有基准的 620 份文档，通过统一评分器以可解释的六种判定类型评估模型填充 JSON 模式的准确性。 Datalab 指出，现有提取基准存在偏见、评分机制不透明、文档类型单一等问题。OmniExtractBench 采用匈牙利算法进行基于内容的行对齐，评分器可通过 PyPI 安装，数据则在 Hugging Face 上以 CC BY 4.0 许可证提供。（MarkTechPost）
Techub News 消息，英伟达 SoL-Pi 系统通过优化模型与环境之间的控制层，可将编码代理的 Token 使用量减少高达 49%，同时性能变化不大。研发智能体通过 3000 多次测试中的 152 种方法来开发该系统，尽管在其他基准测试中提升幅度较小。（The Decoder）
Techub News 消息，Google 正准备发射一颗搭载其 AI 处理器的卫星，以测试其在太空环境中的性能。该卫星将配备 Google 的 Tensor 处理单元，计划于 10 月 1 日搭乘 SpaceX 的猎鹰 9 号火箭发射升空。 此次任务是 Google 实验性项目 Suncatcher 的一部分，旨在评估其 TPU 如何应对太空飞行的物理压力以及太空的辐射和极端温度环境。该项目最终目标是将 AI 数据中心送入轨道。（The Verge AI）
Techub News 消息，MarkTechPost 发布 2026 年最佳开源 AI 智能体框架指南，对 11 款框架进行评估，其中 OpenCode、Pi 和 Goose 因对本地模型推理的良好支持而位列前三。该排名基于开源许可、本地运行时文档、维护状态和安全控制四个维度。 OpenCode 在其文档中详细说明了 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 三种本地运行路径，并内置了拥有完全访问权限的“build”代理和只读的“plan”代理。Pi 框架设计简约，原生支持 llama.cpp 路由服务器，专注于为小型本地模型提供短工具列表以节省上下文。 Goose 则记录了最多的本地运行时选项，包括 Ollama、LM Studio 等，并由 Linux Foundation 旗下的 Agentic AI Foundation 管理，提供桌面应用、CLI 和 API。指南强调，使用本地模型时，框架的设计至关重要，需注意上下文窗口大小、工具调用支持和内存预算。（MarkTechPost）
Techub News 消息，MarkTechPost发布2026年最佳开源AI智能体（Agent）框架榜单，对11个开源框架进行排名。榜单依据OSI批准的开源许可、本地运行环境文档、维护状态及安全控制四项标准进行评估。OpenCode、Pi和Goose位列前三。OpenCode以其广泛的本地环境支持和内置的“build”与“plan”智能体著称；Pi主打极简设计，专注于代码相关工具；Goose则因支持最多本地运行时和由Linux基金会下属的Agentic AI Foundation治理而入选。该指南旨在帮助开发者基于本地大语言模型（LLM）更有效地构建和部署AI智能体。（MarkTechPost）
Techub News 消息，AI 模型 Venice 推出新的学习页面，提供超过 50 个长文与视频教程，内容涵盖如何为任何模型设置带有私有推理功能的 Hermes Agent，以及如何使用自定义视频工具链自动化 AI 电影制作等。 该学习页面旨在帮助用户更全面地了解和利用 Venice 模型内的各种工具与功能。（@ErikVoorhees）
Techub News 消息，AI 搜索公司 Keenable AI 开源实时搜索基准 NEEDLE，该基准每小时从 RSS 订阅源和 Google Trends 等公共来源重建查询集，而非使用固定数据集，以解决模型可能直接读取答案或利用参数记忆的问题。NEEDLE 涵盖新闻、金融、学术、法律和稀有实体查询，通过统一协议对 15 个搜索 API 进行评测，并引入“终极天花板”指标，衡量整个领域可检索的最佳结果。 NEEDLE 作为开源评估工具，可通过 Python CLI 安装运行，需要 OpenRouter 密钥进行评判，支持在笔记本电脑或 CI 环境中使用。评测结果显示，金融类查询接近解决，Exa 得分 0.910，Keenable 为 0.872，Perplexity 为 0.871，Google 为 0.847，而“终极天花板”为 0.965。（MarkTechPost）
