搜索“其他”

发者将分支部署到该命名空间，并在合并前运行完整测试套件。 这些测试在针对真实数据运行时最为有用。Snorkel 的生产数据库是一个 Amazon Aurora PostgreSQL 集群。为每个 PR 命名空间提供该数据库的独立副本才是难点所在。恢复一个副本每个环境大约需要 20 分钟，当开发者全天不断提交 PR、合并队列每次运行都需要全新环境时，这太慢了。其他替代方案（共享预发布数据库、裁剪后的测试夹具或合成数据）会重新带来类生产测试本应解决的问题：测试相互干扰、模式过期，以及只有在真实数据形态下才会出现的缺陷。 成功标准 如果满足以下标准，Snorkel 就会认为 Lakebase 在 CI/CD 场景中是成功的： 快速配置： 新的 PR 分支在 60 秒内就绪（p95）。 规模： 峰值时约 100 个并发 PR 分支，每个分支都有独立的读写能力。 兼容性： 现有应用和 CI 套件通过标准 Postgres 在 Lakebase 上运行，性能与 Aurora 相当，并支持大型 JSONB/LOB 列。 数据新鲜度： 通过持续的 DMS 复制，main 分支与生产 Aurora 的差

匹配字段正文

eline，来估计每个回答的 advantage；baseline 通常取 V。图中五个 open 回答的分数是 3、1、2、1、3，R − V 分别是 −1.3、−3.3、−2.3、−3.3、−1.3，平均为 −2.3，正好等于 Q − V。 例子里 judge 的分数都是正的。如果从 0 算起，每个采样回答都会被往上推，open 也不例外。它只是被推得比其他回答少，正确的方向要等大量样本相互抵消后才能显现。从 V 算起，每个样本本身就指向正确的方向：低于平均的回答往下压，高于平均的回答往上推。 只要 baseline 与采到哪个 token 无关，减去它就不会改变平均的更新，改变的只是噪声。在这个例子的模拟中，以 0 为 baseline 和以 V 为 baseline，平均更新完全相同；以 V 为 baseline 时，方差约为前者的五分之一。 baseline 改变的是更新的噪声，更新的方向保持不变。 GRPO 的组内平均分和 PPO 的 critic，都是这个意义上的 baseline。 credit assignment：TD error 与 GAE 前面的 advanta

匹配字段正文

Artificial Analysis Intelligence Index v5 现已上线！ 它包含 2 个新基准和 3 项升级，且该指数的大部分内容基于私有数据集构建。 新基准包括来自 Cognition 的 FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science。 Claude Opus 5.5（max）以 58 分领先，紧随其后的是 GPT-6 Astra（max，57 分）和 GPT-6.1 Sol（max，55 分）：Anthropic 和 OpenAI 占据了前五名模型。Gemini 4 Argon（high）以 50 分位列其后。 Claude Code 依然保持领先（这并不意外），而我们对其他模型的分布也有相当准确的刻画。 一张新图表还展示了各模型的发布日期 👀

匹配字段正文

berger mpfaffenberger 21 分钟前 2026/10/28 作为 Markdown 现在和我交谈的每个人对 code mode 都有自己的看法。我的看法则是由 Prime Intellect 的 Prime Agent点燃的，这是一个围绕持久化 REPL 构建的编码工具框架，此外还有 Alex Zhang 的 推测性程序化工具调用，它（除其他功能外）能在模型仍在流式输出代码时运行工具。 Cloudflare 就有一个。 Anthropic 也有一个。我们自己也有过几个，从 MCP 代码执行 到 Pydantic Monty编码智能体也在朝同一方向演进： OpenCode 2 现在默认通过 Code Mode 发送 MCP 工具，而 Pi 则自带一个 codemode 工具。常见的宣传话术大致是这样的：别再让模型一次调用一个工具，而是让它写一个小程序来调用这些工具，这样一切都会更便宜、更快、更好。 我信这一点。但我见过的几乎每个数字都来自拥有数百个工具或庞大负载的智能体，而现实中的许多智能体其实很普通：几个 CRUD 工具，外加一项待办任务。所以我正是基于这种情况构建

匹配字段正文

构建方式——在构建过程中需求不清晰且不断演变。 对于想复现这些结果的人：我使用了固定版本的 v1.0 目录、默认的 just-solve 提示词、种子 42、any-case runner 通过策略，以及装有 Python 3.12 和 uv 的 Docker。 每个模型和每种强度设置我都只跑了一次。每个检查点都建立在更早检查点的代码之上。有些问题的检查点比其他问题多。每个检查点在通过率中权重相同，因此检查点更多的问题权重更大。 核心通过率与严格通过率 严格：每个测试类别都通过，包括回归测试。 核心：非空 Core 类别中的所有测试都通过。例如，如果模型在检查点 2 失败，它仍可在后续检查点获得核心通过，即使 ck2 的测试仍然失败。 在本次快照中，Astra XHigh 的严格通过数最多。但它对 SOL 6.1 Medium 的领先只有两个检查点。 Opus Medium 以 145/196 领跑核心通过数，但严格通过只有 28/196。 更多强度 == 更多花费，但不一定带来更好的结果 这并不能证明更多推理会损害编程。它说明的是，在这些运行中，更高的强度并不是买到更多严格通过的可靠

匹配字段正文

真实世界的结果已经出炉：@OpenAI 的 GPT-6.1 Terra (Max) 刚刚在 Code Arena: WebDev 中以 1671 分位列第 14，交出了帕累托级别的成绩！ 这比 GPT-5.6 Terra 高出 151 分，后者目前排在第 56 位。GPT-6.1 Terra 的每任务中位成本为 $0.40，比 GPT-5.6 Terra（每任务 $0.56）低 28%，重塑了帕累托前沿。 与同家族的其他模型相比，GPT-6.1 Terra (Max) 的效率极高： - 比第 4 名 GPT-6.1 Sol（1752 分）低 81 分，每任务中位成本却低 75%。 - 仅比第 11 名 GPT-6 Sol（1677 分）低 6 分，每任务中位成本低 76%。 祝贺 @OpenAI 团队发布这一版本！

匹配字段正文

关，而非直接发送给 OpenAI、Anthropic 或 Google 等供应商，网关则按照运营方设定的规则转发这些请求。指南将这一类别视为对“散乱局面”的回应，开篇引用了 2026 年 9 月 Reddit 的 r/LLMDevs 版块上的一篇帖子，其中一位工程师描述了自己的工作场所：每个人都各自持有 Claude、OpenAI、AWS Bedrock 及其他推理供应商的密钥。 指南的对比表区分了四种网关类型。API 网关位于后端服务之前，决定客户端是否通过鉴权以及是否在其速率限制之内。LLM 网关位于模型供应商之前，决定哪个模型接收请求、由谁付费以及请求是否成功返回。MCP 网关决定智能体是否可以携带给定参数调用某个工具。指南用“AI 网关”来指代那些捆绑了上述部分角色组合的厂商产品。 六步请求生命周期 指南通过追踪一个请求从应用程序到模型再返回的过程来解释其机制。首先，应用程序向网关的端点发送聊天请求，通常采用 OpenAI 兼容格式。网关验证凭证，通常是发放给团队或产品的虚拟密钥，并且在接入输入护栏时，可以扫描提示词中是否含有敏感数据或试图覆盖模型指令的企图。如果启用了缓存，符

匹配字段正文

model 进行定制），帮助编码智能体将这些步骤组装成一个工作流。 前提条件 你需要： Python 3.11 至 3.13、uv、Git、Docker、NVIDIA Container Toolkit，以及访问 Nemotron 仓库. 一台 NVIDIA DGX Station GB300 或一台 NVIDIA DGX Spark。不过，此工作流也可适配其他 NVIDIA GPU 系统。 跟着仓库操作 运行以下命令在本地安装 Nemotron 仓库：为正确遵循本教程，我们将使用位于此处的名为 的文件夹：第 1 步：定义目标行为并冻结一个留出集 在生成训练数据之前，先定义什么样的回答才算好回答。这些要求同时指导数据生成和审核。维度示例要求受众——我们在和谁对话？技术水平各异的法国成年人任务——它应该做什么？回答关于身份证明文件的问题. 运行以下命令在本地安装 Nemotron 仓库： git clone https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron.git cd Nemotron git checkout v0.2.0 uv sync --extra

匹配字段正文

Slack 体验上，而不是底层管道上。 关键成果 Content Studio 已在全公司范围内交付了 3,000 多个素材，其中包括 80 多份幻灯片。其中一份幻灯片甚至被用在了我们观看量最高的自然流量 YouTube 视频中。 在 X 上，带有其作品的帖子获得了约 450 万次浏览。 在 LangChain 账号上，带有其视觉素材的帖子获得的点赞数约为其他帖子的 2 倍，收藏数约为 3.7 倍。 如今四分之三的请求来自营销部门之外，75% 的用户是每周都会回访的重复访客。 现在单次请求的模型成本中位数约为 50 美分，低于 9 月中旬的约 8 美元。迁移到 Managed Deep Agents 后，我们自己的代码减少了约 80%。 Managed Deep Agents. AI 真的擅长设计吗？ 在深入构建过程之前，我们先来讨论这个世纪之争：AI 真的能做出好的设计吗？ 这个模型在执行方面已经表现出色，能够编写 HTML 和 CSS、图表规格以及动画时间线。然而，它并不了解我们的上下文，因此会沿用熟悉的模式，也就是 Anthropic 称之为“分布收敛”结果可能看起来很精致，却

匹配字段正文

ence Index v5 新的第一名，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上仅次于 Claude Opus 5.5 排名第二 Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上得分 59，得益于其在复杂推理、知识和科学任务上的领先表现。它在编程和知识工作方面也有大幅提升，尤其是与其他 Gemini 模型相比，但它并未在所有这些领域都处于领先地位。 与 Gemini 4 Argon 发布时一样，Gemini 4 Carbon 正逐步向部分用户推出，尚未公开可用。谷歌提供 50% 的发布折扣，但未确认结束日期。我们所有的图表和数据均采用 Gemini 4 Carbon 和 Argon 的标准定价。 Gemini 4 Carbon 高推理模式的关键结果： ➤ Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上领先，在 9 项 Index 评测中的 4 项获得第一名：HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、Automatio

匹配字段正文

词上的 44,000 多张投票。我们仅有 5% 的提示词公开在公共竞技场中，从而使评估能够抵御公开集污染，提示词每月轮换。 来自 AA-Video-I2V v2.1 排行榜前列的初步洞察： ➤ Dreamina Seedance 2.5 综合排名第一，与 Seedance 2.0 和 MiniMax H3 系列在统计上持平，并在 11 个类别榜单中领先，超过其他任何模型，包括人体解剖、镜头控制和零售与电商。其价格为 $34.12/min，是前十名中最贵的模型。 ➤ Dreamina Seedance 2.0 排名第二，并在音频同步和光照与材质两项上排名第一。 ➤ 开源权重模型 MiniMax H3 (768p) 以 $4.80/min 的价格排名第三，约为 Seedance 2.5 价格的 1/7。它在文字渲染上排名第一。 ➤ 由 fal 后训练的 MiniMax H3 Max 在带音频版本中排名第四，并在 AA-Video-I2V-Silent v2.1 上排名第一，同时在时空一致性和 UI/UX 与动效设计上领先。 ➤ 来自 Video Rebirth 的 Bach 1.0 Pro

匹配字段正文

dex v5 上成为新的第 1 名，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上则仅次于 Claude Opus 5.5，位列第二 Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上得分 59，这得益于其在复杂推理、知识和科学任务上的领先表现。它在编程和知识工作方面也有大幅提升，尤其是与其他 Gemini 模型相比，但它在这些领域并非全部领先。 与 Gemini 4 Argon 发布时一样，Gemini 4 Carbon 正在向部分用户推出，尚未公开可用。Google 提供 50% 的发布折扣，但未确认结束日期。我们所有的图表和数据均使用 Gemini 4 Carbon 和 Argon 的标准定价。 Gemini 4 Carbon 高推理模式的关键结果： ➤ Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上领先，在 9 项 Index 评测中的 4 项获得第 1 名：HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、Automati

匹配字段正文

接作用”，而 Elorian 更侧重于他所说的“间接作用”。他指的是利用视觉推理来为决策或工作流提供依据（Glimpse 所做的），而不是构建允许导航和操作的模拟环境（Atlas 所做的）。 举个例子，你可以用视觉推理来判断是否应拒绝某段用户上传的视频，因为它违反了政策。“你不需要 3D 渲染就能做到这一点，”Dai 说。 视觉推理的应用 Elorian 的其他商业机会包括机器人、工程和国防应用。Dai 补充说，建筑师需要定期检查建筑规范和合规性——这是视觉推理模型的理想任务。 在两个机器人基准测试 WGO Bench 和 ERQA 中，Elorian 声称其评分等于或高于前沿模型，而且价格便宜得多： 来源：Elorian 回到将数诱饵作为衡量视觉模型成功与否的一项指标，Dai 认为，对模型所见内容进行推理，对于其在现实应用中的准确性和有效性至关重要。 他举了一个仓库机器人清点箱中物品的例子。 “一个熟悉的 12 槽托盘可能只装 10 个零件，而 24 件装的标签并不意味着箱子里仍有 24 件物品，”Dai 说。“依赖自己预期所见内容的模型，在现实情境中会遇到很多问题，而 Glimps

匹配字段正文

写一份 JSON Schema，并在每个网站上使用它。对于静态页面，抓取干净的页面文本（Markdown），让 LLM 填充该 schema。仅在需要登录、点击或 JavaScript 流程的页面上使用浏览器智能体。用该 schema 校验每条记录，对校验失败的记录进行重试或标记，并将源 URL 与每条记录一起存储。 我们开发了 Browser Use。关于其他工具的事实来自它们各自的文档和定价页面，核查于 2026 年 10 月 26 日，并在使用处附有链接。 可靠性清单 Schema： 必填字段及其类型，以及在取值固定处使用枚举。用 JSON Schema 编写，或从 Pydantic 或 Zod 模型生成。 受约束的输出： 开启模型的结构化输出。OpenAI 的模型会让响应 遵循你的 JSON Schema；Anthropic 的模型 保证字段类型和必填字段. 在代码中校验： 用以下工具解析每条记录 Pydantic 或 Zod。有效的 JSON 并不等同于正确的数据。 空值，而不是猜测：让缺失字段可为空但仍为必填，并告诉模型当页面未显示该值时返回 。证据：在每条记录上保留 ，并

匹配字段正文

，约 4,000 token 的工具与指令前缀在首次请求时写入了 4,120 个 token，并在后续请求中读取了这 4,120 个 token。这个 task （或用户请求）出现在缓存边界之后，因此这不会触发对缓存的写入。 请记住，提示词缓存仅在传入完全相同的文本时才有效。请确保智能体的指令和工具列表每次都以相同方式序列化。模型上下文协议（MCP）服务器及其他形式的工具交付方式需要建立索引，以确保它们保持一致。请将任何会变化的内容（例如日期、用户名或请求 ID）放在已缓存的指令之后。 会在你的应用程序中保留对话历史。这不会禁用缓存。当下一轮继续同一任务时，这很有用。不同的任务无法通过旧任务匹配前缀，而隐式写入也不一定会仅为工具和指令单独创建一个条目。当你需要让这个较短的共享前缀可跨任务复用时，请在那里使用显式标记。当智能体既需要共享起点又需要不断增长的历史记录时，请同时使用两者。从标记的 store=False 会在你的应用程序中保留对话历史。这不会禁用缓存。 def ask with implicit cache(history): return client.responses.

匹配字段正文

所有文章 要让编码智能体在你真实登录的 Chrome 中工作，可以安装一个浏览器扩展，把标签页交给它，或者打开 Chrome 的远程调试开关，让工具连接到你已经打开的 Chrome。在付费 Claude 套餐下使用 Claude Code 时， Claude in Chrome (claude --chrome）是最短的路径；下面的列表为其他所有智能体和登录方式给出了选择。 我们开发 Browser Use 和 Browser Harness。关于其他工具的一切信息都来自它们自己的文档和 README，核查于 2026 年 10 月 25 日，并在使用处附上链接。 哪一个适合你的智能体 Claude Code： 如果你使用 Pro、Max、Team 或 Enterprise 套餐登录，就用 Claude in Chrome。使用 API 密钥、Bedrock 或其他提供商时它不可用，因此请使用 Browser Harness、Playwright MCP 的扩展模式或 Chrome DevTools MCP。 Codex： 在 ChatGPT 桌面应用中使用 OpenAI 的浏览器扩展

匹配字段正文

何构建一个公司级执行框架？ 我们在 LangChain 的营销、销售和工程团队都构建了内部智能体，它们彻底改变了这些团队的工作方式。要把它们做对并不容易。我们花了大量时间解决多用户执行框架带来的问题，最终每个团队都归结到相同的核心原语： ‍它存在于人们已经工作的地方（对我们来说是 Slack） 它知道是谁在提问，并对某些服务以该人的身份代为行事（OBO），对其他服务则使用自己的身份 它有记忆，作用域可以是全局和/或用户级别 代码在沙箱中运行，并且可以向需要认证的服务发起请求 其运行中有很大比例是定时触发的，而不是由某人显式调用（环境智能体！！） 感谢 @caspar br 对本文的帮助 LangChain 内部智能体 为便于讨论，先简要概述我们在 LangChain 的三个主要智能体： GTM Agent: 一个主动、始终在线的智能体，协助 GTM 活动。监控并回复邮件、处理新的合格线索、发送每日简报、回答关于客户账户的问题、执行外呼动作 OpenSWE: 我们的工程智能体，可以处理并起草 PR，还会对所有 PR 运行代码审查 Content Studio: 我们的营销智能体，可以按照

匹配字段正文