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    OpenAI 把 Codex 的底层 Harness 单独拿出来了:这次,它不只是一个 Coding Agent OpenAI 今天发了一篇关于 Codex 的文章。 标题很官方: Codex as
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  • Agent 开发到底做什么:Agent、Harness 基础概念
    Agent = 大模型 + 上下文 + 工具 那最近一直说的 Harness 又是什么? 通过 ReAct 循环很容易把 大模型 + 上下文 + 工具串起来,实现一个 Agent。 用户提出问题,模型
    • windliang
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    🌳 前言导读 数据结构之境,数组以线性规整立足,却困于动态迭代的低效桎梏;二叉树以层级嵌套成形,凭灵活的拓扑结构、优异的时间复杂度,成为算法工程的核心基石📌。纵观各类数据结构选型,静态存储宜用数组,动
    • 软件科学_郝学胜
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  • Ornith 1.5 开源即王炸:会自我进化的大模型 Mac 本地部署实测
    开源大模型Ornith-1.5系列横空出世,宣称能“自我进化”,作为爱折腾本地部署的博主,我第一时间用真机实测,看看它到底能不能在我这台Mac上顺利运行。
    • 邵奈一
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  • HNSW:图索引如何击败树索引
    HNSW 是当前向量检索的事实标准。本文讲清分层可导航小世界图为什么比树索引更适合高维近似检索,以及工程落地时该盯住的参数与失败模式。
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    【OpenClaw具身硬件】MiniClaw 阅读笔记---(4) 文件读写 0x00 概要 0x01 Read file & RAG 1.1 经典RAG的工作方式 1.2 MimiClaw反过来:L
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  • Qwen3.8-27B 接入 DSH 全流程实测:写代码、跑长任务,都没问题
    我把 Qwen3.8-27B 接进了 DeepSeek Harness Qwen3.8-27B 开源之后,我第一反应,不是先去看跑分。 而是:能不能把它塞进 DSH 里。 模型单独跑起来,顶多算一个会
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  • 征程6|YOLOv5x 在 Horizon 征程6 上的端到端部署实践(下)
    本篇继续介绍板端 C++ 推理部署,包括 NV12 输入构造、UCP/DNN API 调用、YOLOv5 输出解析、交叉编译、板端运行以及 mAP 精度评估。
    • 地平线开发者
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  • DeepSeek Harness插件开发实战教程:我让它自己写了一个 arXiv 搜索插件
    如何开发一个 DeepSeek Harness 插件 前面聊 DeepSeek Harness 的时候,我提到过一句: 这东西最有意思的地方,就是**「一切皆插件」**。 模型是一块,工具是一块,能力
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  • Qwen3.8-27B 开源后,我用双 RTX 4090 跑通了:vLLM 0.27.1、128K 上下文与 MTP 实测
    Qwen3.8-27B 开源后,我用双 RTX 4090 跑通了:vLLM 0.27.1、128K 上下文与 MTP 实测 Qwen3.8-27B 发布后,我第一时间在现有双 GPU 服务器上搭建测试
    • 原凉是这样的丶
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  • 你瘦不下来但大模型可以:量化原理了解一下
    此量化不是搞钱的量化,是大模型「瘦身」的秘诀。本期聚焦 GPTQ / AWQ / llama.cpp 等主流量化方案的底层基石——对称 INT4 / INT8 量化原理。从 scale 怎么算、到浮点
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  • 量化为什么会有损失:从量化误差到精度下降
    模型量化通过降低模型参数和计算过程中的数值精度,将原本使用 FP32 等高精度浮点数据表示的模型转换为 INT8 等低比特整数模型,从而降低模型存储空间、减少计算开销。
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  • Pi 的上下文压缩,到底是怎么工作的?
    只要在 Pi、Claude Code 或 Codex 里连续写过一段时间的代码,大概率都见过一个词: Compaction。 中文可以把它理解成“上下文压缩”。 很多人第一次看到这个提示,可能会以为,
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  • 征程6|YOLOv5x 在 Horizon J6 平台的完整部署实战(上)
    YOLOv5x 在 Horizon J6 上的端到端部署实践(上):工具链部署 本文记录 YOLOv5x 从 PyTorch 权重到 J6 可执行 HBM 模型的部署流程。上篇聚焦工具链侧:环境准备、
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  • 深度解读 Anthropic 多智能体报告:更强的模型 ≠ 更好的协调
    这篇《Patterns and problems in emerging multiagent systems》来自 Anthropic 前沿红队(Frontier Red Team),它不是搭建教程
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  • 喂张白纸也能吐出证件号?文档 MLLM 的"关系级泄露"被测出来了
    🎯 先做个小实验 先问一个可能让你后背发凉的问题:把你家文档抽取模型拿过来,喂一张空白图或者一张无关的风景照,再问一句"这份证件的信息是什么"——它会不会照样报出姓名和证件号? 如果你的第一反应是"图
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  • 开源!我用SQLite + DuckDB打造了一款可视化AI问数平台
    创业的过程中,业务人员每天会产生大量的数据,但受限于技术门槛,无法像数据分析师一样高效地探查数据。于是我花了一周时间,借助Vibe Coding,打造了一款可视化数据分析工具——灵析(AureKa)
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  • 大模型内部是怎么运作的?从「一个神经元」拆到「残差流」
    从神经元到残差流拆解大模型黑盒:单个神经元难解释(相关≠因果),一层神经元抽出功能向量可操控行为,一群神经元靠「语言模型的模型」简化理解,再用Logit Lens读出模型内心。
    • Kstheme
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  • 【Agent OS / AIOS】AOHP 深度解读:当 OS 开始为 Agent 而设计
    【Agent OS / AIOS】AOHP 深度解读:当 OS 开始为 Agent 而设计 0x00 摘要 0x01 问题:Agent 为什么在传统 OS 上"水土不服" 1.1 传统 OS 的根本假
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