“tokenmaxing”适得其反后，Meta从工程师绩效审查中删除了人工智能的使用
Meta将不再根据工程师使用人工智能工具的程度来评判他们。在The Decoder上首次出现“tokenmaxing”适得其反后，Meta文章从工程师性能评论中删除了人工智能的使用。
Agent 智能体
让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从编码 Agent 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。
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我患有多动症：一种阻止编码代理掩盖答案的技能
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关于 Navier–Stokes 千年难题
📌 One-Sentence Summary OpenAI 宣布，其内部多智能体系统已提供解析证明和 Lean 形式化，解决了 Navier–Stokes 存在性与光滑性千年难题。 📝 Summary OpenAI 已通过使用高度强大的内部模型和协同多智能体系统，解决了 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题，这是一项七大千年难题之一。系统展示了平滑
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OpenAI代理驱动的研究热潮内部
另外：通过Astra将家庭日程安排器创意转化为应用程序
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百度搭子全面接入小度硬件，百度智能体进驻家庭空间
9月8日，在北京举行的百度AI Day小度新品发布会上，小度宣布超能小度完成智能体化升级，并发布多款全新的家庭场景智能体应用。百度搭子作为小度智能体能力的底座，全面落地小度智能屏、闺蜜机、智能摄像机、智能音箱等硬件新品，推动智能体进驻家庭空间。 此次升级后，超能小度不再止于接收和响应指令，而是能够自主拆解目标、统筹调度工具、闭环交付任务。面向家庭日程管理场景
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基元律动发布模型NeoHorse，探索Harness驱动的RSI路径
在一次项目排期测试中，一个4B基础模型找到了工作目录中的文件，却漏读了一封包含最新依赖约束的邮件。它按照过时信息生成计划，并把文件写到了错误位置。 这一案例来自基元律动（TokenRhythm）近日发布的技术报告。该公司联合无问芯穹、清华大学、北京大学、阿里巴巴等机构，推出首个Agent-Native模型NeoHorse-1，包含4B和9B两个版本，探索将A
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感谢用GPT-6搓3D的！燃烧自己的token换来一次全体重置
Blender也不用学了
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EP169 · Anthropic 改造工程 / Stripe 构建 Kai / 腾讯研究院解析任务经济 · 09-08 早报
📝 今日导语 Anthropic 改造工程、Stripe 构建 Kai、腾讯研究院解析任务经济：理解智能体的交付、治理与定价。 🏷 今日关键词： 工程实践 企业智能体 任务经济 语音记忆 模型融合 📰 今日精选内容 Anthropic 如何构建产品，以及工程工作将如何改变｜Thariq Shihipar Ryan Peterman · 视频 · 评分 92
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硅谷AI独角兽转投阿里千问：Perplexity基于Qwen3.8打造本地Agent
9月8日消息，据美国科技媒体Siliconangle报道，硅谷AI独角兽公司Perplexity新推出一款本地Agent产品Portable Computer，采用的正是阿里最新开源模型Qwen3.8-27B。在英伟达DGX Spark硬件上，Perplexity特意优化了PPLX 27B系列算法，让Qwen模型能更好地在本地硬件上帮助用户完成文件处理、数据
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多代理人LLM金融交易框架
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现场围观金融AI决赛，大厂挑人的逻辑我悟了
百万奖金、大厂直通、VC跟投
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为移动代理提供动力的虚拟机（Instinct、Claude Code）
HN ð36· 7 评论
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代理使用测试/验证技术的效果如何？
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深入马来西亚AI现场！WAIC CONNECT MALAYSIA首日亮点全速递
从看市场，到见场景；从认识伙伴，到寻找合作。
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王云鹤创业后交出首个模型
把多模型执行经验用到了模型训练
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使用 Data Agent Kit 实现智能体化分析
📌 One-Sentence Summary Data Agent Kit 使数据从业人员能够通过自然语言提示词回答复杂的业务问题，自动查询 BigQuery、Cloud SQL 和 Cloud Storage 等多个数据源，以识别根本原因并构建可复用的数据流水线。 📝 Summary 本文介绍了 Data Agent Kit，这是一款 Google Clo
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多智能体框架中的上下文组织
📌 One-Sentence Summary 本文介绍了 LangChain 的 deepagents 框架中子智能体的上下文模式，解释了分叉子智能体如何继承监督者上下文以减少重复工作，而隔离子智能体则保持独立评估。 📝 Summary 本文讨论了多智能体框架中的上下文管理，重点介绍了 deepagents 中引入的子智能体上下文模式。文章对比了隔离子智能体
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El Yayster -Emacs的常驻法学硕士
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GPT-6 Astra在24小时内击败Portal，在没有人类帮助的情况下完成比赛
GPT-6 Astra在大约24小时内完全凭借一己之力击败了益智游戏《传送门》，在最初的目标设定后，人类的帮助为零。开发人员cozyblaze在GitHub上发布了代码和文档。他的结论是：阿斯特拉是“我们见过的最糟糕的模特。“GPT-6 Astra在没有人类帮助的情况下在24小时内击败Portal的文章首先出现在The Decoder上。