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关键词: LangSmith+Milvus教程,模型训练,LangSmith Agent Builder,人工智能

过去一段时间，我们介绍了很多小白入门级的agent框架，也介绍了包括langchain在内的很多专业级agent搭建框架。

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Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。

关键词: AI,模型训练,AI Infra,人工智能

Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding，正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊，AI 可以把功能写出来」的体验，极大提升了简单任务的开放效率。

关键词: Agent Harness,模型训练,模型测试,人工智能

这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026

关键词: AI新闻,openai,AI大厂,人工智能

OpenAI转身牵手AWS，苹果低头找谷歌续命，Meta开源翻车还内斗，马斯克直接把Macrohard挂上数据中心屋顶。2025年AI巨头们那些剪不断的纠葛。

关键词: AI新闻,潞晨云微调SDK,Serverless微调平台,潞晨云

当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，

关键词: AI新闻,AI ONE,AI硬件,肖睿哲

一个百元级的「红灯」，如何成了信息焦虑时代的解药？

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2024年7月14日，2024年欧洲杯锦标赛冠军赛如期举行，比赛将决出欧洲最佳国家足球队。在比赛只剩下不到五分钟时，西班牙队和英格兰队比分为1比1平，此时西班牙球员Mikel Oyarzabal在禁区顶端扑球，踢进了看似制胜的一球[1]。然而，在这次进攻中，Oyarzabal的位置接近越位，或者说离球门太远。

关键词: AI新闻,简智机器人,具身智能,具身智能数据集,10Kh RealOmni-Open DataSet

想象一下，你正在训练一个未来的家庭机器人。你希望它能像人一样，轻松地叠好一件衬衫，整理杂乱的桌面，甚至系好一双鞋的鞋带。但最大的瓶颈是什么？不是算法，不是硬件，而是数据 —— 海量的、来自真实世界的、双手协同的、长程的、多模态的高质量数据。

关键词: AI新闻,智元,SOP,Scalable Online Post-training

对于电子产品，我们已然习惯了「出厂即巅峰」的设定：开箱的那一刻往往就是性能的顶点，随后的每一天都在折旧。