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🔥牛逼!让 Jev 自我优化、自己解决复杂问题,不用再手写 instruction、criteria、候选集! JevHarness:LLM 自动生成任务专属决策流程,冻结后每次只跑代码 + 快速 Jev 判断。有数据还能用轨迹持续进化。宝可梦 5 轮迭代,胜率 25% → 75%。 主要亮点: 🔹LLM 写一次策略,Jev 做高速模糊判断 🔹自动生成特征、问题、判据和动作逻辑 🔹可用奖励 + 全轨迹反射 / GEPA 自我优化 🔹自…

🔥牛逼!让 Jev 自我优化、自己解决复杂问题,不用再手写 instruction、criteria、候选集! JevHarness:LLM 自动生成任务专属决策流程,冻结后每次只跑代码 + 快速 Jev 判断。有数据还能用轨迹持续进化。宝可梦 5 轮迭代,胜率 25% → 75%。 主要亮点: 🔹LLM 写一次策略,Jev 做高速模糊判断 🔹自动生成特征、问题、判据和动作逻辑 🔹可用奖励 + 全轨迹反射 / GEPA 自我优化 🔹自…

JevHarness 让大模型自己写出任务专属的决策流程,冻结后由轻量 Jev 模型做高速判断,宝可梦对战任务经 5 轮迭代把胜率从 25% 提到 75%。它的价值在于把“反复手写提示词和判据”的活交给 LLM,线上只跑代码加快速推理。

马斯克回复了这位老哥。 他刚入职一家大型科技公司半个月。发现一切都是AI写的。需求文档、代码、测试、工单、报告,全部出自Claude Code。 从L1到L7,每个工程师干的事一模一样:跟AI对话,按回车。 每天12到13小时。没人读代码。没人修bug。没人在思考。 他说这种工作让人失去灵魂。没有成就感,没有胜利感,所有东西都是机器吐出来的。 评论区有人写了一句,”我们只是Claude和生产环境之间的避孕套。” 特斯拉CEO马斯克在底…

马斯克回复了这位老哥。 他刚入职一家大型科技公司半个月。发现一切都是AI写的。需求文档、代码、测试、工单、报告,全部出自Claude Code。 从L1到L7,每个工程师干的事一模一样:跟AI对话,按回车。 每天12到13小时。没人读代码。没人修bug。没人在思考。 他说这种工作让人失去灵魂。没有成就感,没有胜利感,所有东西都是机器吐出来的。 评论区有人写了一句,"我们只是Claude和生产环境之间的避孕套。" 特斯拉CEO马斯克在底…

一名新入职大型科技公司的工程师公开表示,他所在团队从需求文档、代码、测试到工单和报告几乎全部由 Claude Code 生成,工程师的主要动作变成与 AI 对话并按回车。马斯克在相关讨论下回复“Yikes”,让这场关于 AI 编程真实落地状态的吐槽被更多人看到。

阿里已任命刘大一恒为 Qwen 大语言模型负责人。云栖大会官网也已将他的头衔更新为「Qwen LLM 项目负责人」。 刘大一恒 2021 年加入阿里,此后一直是 Qwen 核心研发成员。今年 3 月,Qwen 技术负责人林俊旸离职创业;6 月,负责 AI 模型研发的周靖人卸任相关管理职务,转任阿里首席科学家。半年内连续调整后,Qwen 大语言模型线的负责人现在正式明确。 刘大一恒也被放到了今年云栖大会的核心位置。大会官网的演讲嘉宾中,…

阿里已任命刘大一恒为 Qwen 大语言模型负责人。云栖大会官网也已将他的头衔更新为「Qwen LLM 项目负责人」。 刘大一恒 2021 年加入阿里,此后一直是 Qwen 核心研发成员。今年 3 月,Qwen 技术负责人林俊旸离职创业;6 月,负责 AI 模型研发的周靖人卸任相关管理职务,转任阿里首席科学家。半年内连续调整后,Qwen 大语言模型线的负责人现在正式明确。 刘大一恒也被放到了今年云栖大会的核心位置。大会官网的演讲嘉宾中,…

阿里已任命刘大一恒为 Qwen 大语言模型负责人,他将在今年云栖大会主论坛发表「Qwen:迈向真实世界智能体」演讲。这意味着经历半年人事调整后,阿里大模型主力产品线正式确定了新的第一负责人。

如果你出现在这样的家庭如何逆天改命,让家人过上好日子,ai都想不出来的问题被我四年从尸海中走来了.. https://t.co/rgfwl14Piz

如果你出现在这样的家庭如何逆天改命,让家人过上好日子,ai都想不出来的问题被我四年从尸海中走来了.. https://t.co/rgfwl14Piz

一位开发者在社交媒体发帖,讲述自己用四年时间从家庭困境中走出来、让家人生活改善的经历,并配文称“这个问题连 AI 都想不出来”。帖子本身不含可核查的产品或技术信息,但它折射出当下 AI 能力边界与个人叙事之间的落差。

有个冷知识:Agent论文刷得再多,缺一张地图照样白搭。 复旦那篇86页综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》,直接把阅读清单开源了——大脑、感知、行动三层怎么搭,单智能体、多智能体、人机协作各往哪走,社会模拟踩过哪些坑,全给你捋清楚了。 1️⃣ 按“脑/感知/行动”拆结构,告别日期倒序堆砌; 2️⃣ 记忆、推理、规划、工具、具身分门别类; 3️⃣…

有个冷知识:Agent论文刷得再多,缺一张地图照样白搭。 复旦那篇86页综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》,直接把阅读清单开源了——大脑、感知、行动三层怎么搭,单智能体、多智能体、人机协作各往哪走,社会模拟踩过哪些坑,全给你捋清楚了。 1️⃣ 按“脑/感知/行动”拆结构,告别日期倒序堆砌; 2️⃣ 记忆、推理、规划、工具、具身分门别类; 3️⃣…

复旦团队把 86 页 LLM Agent 综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》的配套论文清单开源到 GitHub,并按"大脑—感知—行动"三层重新组织阅读路径,试图给快速膨胀的 Agent 研究建一张可导航的地图。