Agent做减法,砍掉九成Harness模块反而更聪明!UCSB、MIT-IBM提出SHARP剪枝法
Agent做减法,砍掉九成Harness模块反而更聪明!UCSB、MIT-IBM提出SHARP剪枝法Agent在真实任务中出错,工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”:加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills,或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统,就是Agent Harness。
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Agent在真实任务中出错,工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”:加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills,或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统,就是Agent Harness。
MiniMax 更新 MiniMax M3.1 Flash,并确认此前处理超200万亿 Token 的匿名模型 Space Bunny 为其早期版本;官方称新模型线上推理速度提升近3倍,Agent 类任务综合使用成本较前代降低70%。
Claude,竟然排在最后?
由Transformer奠基论文核心作者Llion Jones创办的 Sakana AI,联手UC Berkeley带来了一项递归自我改进(RSI)新成果:MASS(Multi-Agent Self-Supervision)。
近日,Manifold AI流形空间登顶机器人学习基准RoboDojo榜单(Agent Track),超越 GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.。其 WorldScape R²SI系统超过GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.7等模型,位列总榜第一。
Coding Agent正在进入新的发展阶段。过去,它们主要修复Bug、解决GitHub Issue或实现相对独立的功能,SWE-bench等Benchmark已为此建立了成熟评测范式;如今它们开始承担从完整代码仓库生成、跨语言迁移,到需要持续探索与验证的长周期软件工程项目,任务规模和执行时间不断增长,单个Agent的上下文容量、推理能力和执行效率逐渐成为限制。
《How Codex Happened》首次披露Codex从首发遇冷、转向本地Agent并借GPT-5系列突围,最终成为ChatGPT桌面端底座,后续将重回云端并探索无固定界面的主动式Agent。
Anthropic公开内部报告称,1334名员工预计到2030年底AI将完成前沿模型开发95%的工作,其Agent工时已远超员工,对AI进度的预期也显著高于美国公众。
Manifold AI推出WorldScape R²SI,通过上下文学习与双层Agent持续改进能力登顶RoboDojo Agent Track总榜,超过GPT-6-Astra等模型。
英伟达开放Nemotron 3.5 Bolt模型权重,将740亿参数版本从约148GB压缩至22.1GB以支持笔记本本地Agent任务,搭载RTX Spark的联想、微软等笔记本也于10月16日全球发售。