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Harness Engineering：构建可靠 AI Agent 的系统方法

Harness Engineering 关注的是大语言模型外围的运行系统，包括上下文、工具、编排、安全、评估和观测。它决定了 AI Agent 能看到什么、能调用什么、如何规划任务、如何验证结果，以及失败后如何继续改进。

发布于 2026-03-26
人工智能 #大模型#AI Agent#VLA#具身智能#图像编辑#AI安全#强化学习

2026 年 AI 模型能力的六条技术主线：从 Agent 工程到具身智能

2026 年 AI 模型竞争正在从聊天能力转向工程执行、图像编辑、具身操作、私有智能体、数学科研和安全评估。围绕 GLM-5、MiniMax M2.5、FireRed-Image-Edit、Xiaomi-Robotics-0、ABot、Aletheia 等案例，拆解模型能力升级背后的技术路线和落地约束。

发布于 2026-02-13
人工智能 #FireRed-Image-Edit#图像编辑#扩散模型#OCR#强化学习#RedEdit Bench#多模态

FireRed-Image-Edit 的图像编辑模型设计：数据引擎、三阶段训练与文字编辑奖励

FireRed-Image-Edit 是一个面向复杂指令图像编辑的开源基础模型，重点提升指令遵循、主体一致性、文字编辑、多图参考和画质修复能力。核心设计包括规模化编辑数据引擎、三阶段训练流程，以及面向文字布局的 OCR 奖励机制。

发布于 2026-02-12
人工智能 #ToolRL#Tool-Use#强化学习#ReAct#LLM-as-Judge#GSPO#MoE

用多阶段 ToolRL 训练更可靠的 AI 租赁导购助手

AI 租赁导购需要理解复杂需求、稳定调用商品搜索和知识检索等工具，并把工具结果组织成可信回答。围绕 One-Model + Tool-Use 架构、多阶段强化学习、差异化 GSPO 裁剪以及 MoE 训练推理优化，讲清一套可落地的训练与工程方案。

发布于 2026-01-28
人工智能 #AI Infra#LLM#分布式推理#MoE#TileLang#强化学习#Agent#MCP

AI Infra 六个关键方向：从分布式推理到 Agent 沙箱

AI Infra（人工智能基础设施）的优化重点正在从单纯堆硬件，转向模型、系统、网络、编译器和运行时的协同设计。围绕分布式推理、Tile 编程、RL 训推分离、模型系统协同、Agent Infra 和超节点硬件六个方向，梳理大模型训练与推理基础设施的核心机制。

发布于 2026-01-23
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AgentCPM-Explore：4B 端侧 Agent 的架构、能力与本地部署

AgentCPM-Explore 是基于 Qwen3-4B-thinking-2507 后训练得到的 4B 端侧 Agent 模型，面向长周期、多步交互任务。内容讲清它的能力边界、组件架构、适用场景，以及基于 AgentDock 和 Docker 的部署运行方法。

发布于 2026-01-22
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Agentic AI 的范式演进与系统架构拆解

Agentic AI 把大语言模型放进可感知、可行动、可记忆、可验证的闭环系统中。围绕范式演进、Agent Transformer 五元组、单 Agent 与多 Agent 协作、三层学习策略和落地评估，系统拆解构建 AI Agent 时必须理解的关键机制。

发布于 2026-01-18
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MAI-UI：通用 GUI 智能体的工具调用、端云协同与动态强化学习设计

MAI-UI 是面向手机、电脑和网页界面的通用 GUI 智能体基座。围绕主动澄清、MCP 工具调用、端云协同和动态环境强化学习，讲清它如何把复杂跨 App 任务拆成更可靠的工具调用与界面操作，并解读 MobileWorld 等评测结果。

发布于 2025-12-29
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大语言模型结构化输出：从 Prompt 到约束解码和 Schema 强化学习

大语言模型默认生成自由文本，难以直接接入业务系统。围绕 Prompt 引导、验证修复、约束解码、监督式微调、强化学习和 API 原生结构化能力，讲清结构化输出的原理、实现方式、评估指标和选型思路。

发布于 2025-10-15
人工智能 #Deep Research#AI Agent#大语言模型#RAG#强化学习#Web Agent#报告生成

Deep Research 智能体的四阶段架构与强化学习训练方法

Deep Research 是一种面向开放研究任务的智能体系统，核心能力是自主规划、生成检索问题、探索网页并产出带证据的报告。围绕系统架构、数据构造、奖励设计和强化学习训练流程，梳理从原型实现到可靠性优化的关键技术。

发布于 2025-09-23