2026-08-20
来源: oschina.net
52
Vercel 开源了编码 Agent 。它用 Zig 编写，二进制文件约为 6.39MB，支持直接在浏览器中运行，冷启动时间约为 10 微秒。更重要的是，fx 没有把目标放在“把 IDE 搬进终端”，而是选择了更接近 Unix shell 的交互方式：少量系统提示词、少量工具、少量 I/O，以及尽可能直接的输出。 这是一种值得关注的 Agent 设计取...
2026-08-20
来源: oschina.net
45
{"title_zh":"DeepSeek API 涨价后，OpenCode 如何用 Flash-First 重做双模型配置","body_zh":"# DeepSeek API 涨价后，OpenCode 如何用 Flash-First 重做双模型配置\n\nDeepSeek API 调用价格实际上涨 3 至 5 倍后，原本把大量任务交给 Pro 模型...
2026-08-20
来源: tech.meituan.com
45
美团搜索 3.0 的一个重要方向，是把生成式大模型带来的语义理解能力，逐步转化为本地生活搜索排序可以稳定使用的信号。服务零售场景中的查询、商品、门店和用户意图往往表达不完整，单纯依赖关键词匹配容易错过真正相关的结果。LLM 语义表征提供了另一条路径：先把复杂文本映射为更有概括能力的向量或语义特征，再将这些信号交给排序模型学习。 这条路径并不是把一个大模...
2026-08-20
来源: openai.com
35
当人工智能从实验室能力逐渐进入经济、公共治理和日常决策，真正值得讨论的问题已经不只是“模型还能变强多少”。OpenAI 推出的新博客栏目 AI Futures，将视线放到更长的时间尺度，探索变革性 AI 可能如何重塑权力结构、治理方式、经济运行以及个人自由。 这类讨论的价值，在于把 AI 从单一的软件工程议题，放回社会系统中观察。模型能力会影响谁能做决...
2026-08-20
来源: oschina.net
64
{"title_zh":"Unsloth Dynamic 3.0：同等体积下，让 GGUF 量化模型保留更多能力","body_zh":"# Unsloth Dynamic 3.0：同等体积下，让 GGUF 量化模型保留更多能力\n\n量化模型的选择，过去常常是在磁盘占用、推理速度和模型能力之间做取舍。Unsloth 发布的 Dynamic 3.0 G...
2026-08-20
来源: infoq.com
35
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness（）开发者预览版。这不是一个面向终端用户的聊天应用，而是一个用于构建自主 AI Agent 的开源执行运行时。它把 Agent 的执行内核、功能插件和事件记录拆开，为开发者提供了一种更模块化的基础设施组织方式。 对正在搭建 Agent 平台的团队来说，变化不只在于多了一个开源项目。更重要的是，A...
2026-08-20
来源: infoq.com
35
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness（）开发者预览版。它不是一个只负责调用模型的 SDK，而是面向自主 AI Agent 的开源执行运行时：用微内核承载最小核心能力，再通过插件扩展具体功能。 这种设计把 Agent 基础设施从一个越来越庞大的单体程序，变成可以替换、审计和演进的模块集合。与此同时， 提供了 append-only ...
2026-08-20
来源: tech.meituan.com
39
Agent 不只是生成一段文本。它会理解目标、规划步骤、调用工具、读取环境反馈，并在多轮交互中调整行为。这意味着，传统的大模型问答评测无法完整回答一个关键问题：这个 Agent 到底能不能稳定地完成业务任务？ 一套可落地的 Agent 评测体系，需要把抽象的“效果好不好”拆成任务结果、过程质量、系统成本和安全边界，并让离线实验与线上真实反馈形成闭环。相...
2026-08-20
来源: oschina.net
47
Wiz Research 的红队 Agent 展示了一条值得警惕的攻击链：攻击者利用 GitHub Actions 工作流中的模板注入漏洞，最终进入 Snowflake 的内部 Jira 实例；而引入相关漏洞的并非传统意义上的人工提交，而是 GitHub Copilot 的 Autofix 功能。 这件事的重点不在于“AI 写错了一行代码”，而在于自动...
2026-08-20
来源: tech.meituan.com
48
{"title_zh":"从推荐大模型到 DataAgents：KDD'26 美团论文与冠军思路的工程化解读","body_zh":"# 从推荐大模型到 DataAgents：KDD'26 美团论文与冠军思路的工程化解读\n\nKDD 2026 美团技术团队论文精选覆盖了推荐大模型、生成与奖励建模、智能体搜索、Transformer 框架和元泛化等方向...