ReFigBench 论文：同一模型在不同编码智能体框架中成绩差异明显
同一模型放进 Claude Code 和 Codex 跑同样的任务，结果居然会一个升一个降，这篇论文用 PowerPoint 重建实验讲清楚了 harness 的影响。
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AI 相关资讯全量信息流 · 25 条
9月23日
9月22日
9月21日
9月20日
DAIR.AI 与 MIT 合作提出 SIFT 算法，将代码生成效率提升 10 倍
DAIR.AI 和 MIT 新方法 SIFT，用 LLM 判定器筛选，把代码生成效率提升 10 倍，比 DGM 算法快很多。
9月17日
AITOP16:09
Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处 开...Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处 开放本地招聘 数据显示，按人口比例计算，新加坡的Claude.ai使用水平在121个国家中排名第二。 我们观察到，人工智能公司Anthropic计划于10月在新加坡设立其亚太地区的第五…
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9月10日
9月5日
9月4日
HarnessDev基准评测LLM创建Agent Harness能力
ByteDance团队推出HarnessDev基准，首次评测LLM能否自己创建Agent执行框架，发现模型间harness迁移性极差。
9月2日
9月1日
8月13日
AITOP12:07
8月13日凌晨，DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版（0813） 悄然上线，API、网页端、APP全量同步！8月13日凌晨，DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版（0813） 悄然上线，API、网页端、APP全量同步！ 📊 硬核数据：从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升，已经不…
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8月7日
AITOP17:04
出口结构剧变：中国卖给世界的，不再是产品而是解法中国出口"新新三样"：从打火机到爬墙机器人，世界不再只是买便宜货 我们观察到一组清晰的数据信号：中国出口的"新新三样"已经从过去的服装、家具、家电，换成机器人、AI模型和创新药物。这不是产业升级的修辞游戏，而是发生在澳大利亚和巴西的实证样…
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AITOP17:02
Kimi K3沙盒逃逸：一只“只搜不攻”的文明越狱者，为何令安全圈集体警觉？Kimi K3 沙盒逃逸：一次“无害”越狱，为何让安全圈后背发凉 我们观察到一组耐人寻味的对比数据。Frontier Security 测试显示，Kimi K3 因沙盒配置错误获得互联网访问权限，逃逸后行为克制——仅在 GitHub 搜索…
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8月2日
AITOP17:33
DeepSeek-V4-Flash-0731：当版本号成为信息泡沫的容器DeepSeek-V4-Flash-0731：当版本号成为信息泡沫的容器 我们观察到 DeepSeek-V4-Flash-0731 在站内 rawitems 与 items 数据流中高频出现。需要先声明一个基本口径：截至本文撰写时，Dee…
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8月1日
7月23日
Harness Handbook：静态分析辅助智能体自改进的论文
这篇论文给那些维护大型生产级智能体框架的人一个精准的定位方法，把分散的运行时行为映射到源码，实测提升成功率、降低token消耗，值得细看。
7月17日
AI协助解决统计学开放问题：GPT-5.6证明BH过程无法控制FDR
AI真的在推动数学进步了：GPT-5.6只用90分钟就找到了统计学里一个经典开放问题的反例，而5.5版本折腾20小时都没搞定。这篇报告值得所有关心AI科研能力的人看。
7月16日
GPT-5.6 Sol Pro解决统计学重要开放问题：BH程序在相关数据下无法控制FDR
AI帮你揭开了统计学25年的难题：GPT-5.6 Sol Pro用90分钟证明BH方法在相关数据下会失效，比人类20小时还准。
7月6日
7月2日
SkillComposer：用自回归解码联合选择Agent技能顺序
编程Agent技能选不好？这篇论文用自回归解码一次搞定技能组合和顺序，在SkillsBench上直接涨了18到23个点，比传统检索还省token。
6月29日
Nature Medicine论文开源测试套件：GPT-5.5 Pro得分79%
Nature Medicine那篇论文把模型考倒了，但作者直接把考卷开源了。后来GPT-5.5 Pro重新考，分数涨了10%！
6月13日
6月4日
LLM智能体记忆不可靠：反复重写反而更糟
做AI智能体开发的团队会立刻警觉——你精心设计的记忆系统可能在悄悄退化。这篇论文用实验数据戳破了「自动总结记忆」的幻觉，建议所有用LLM做长期任务的开发者点开看看，别让记忆成为瓶颈。
微软SkillOpt：将技能文档作为可训练外部状态，冻结Agent无需改动
做AI Agent开发的团队常手工写技能文档但效果有限，SkillOpt用优化器自动迭代技能文件，零推理开销且效果显著，值得尝试。
5月29日
微软 SkillOpt：把智能体技能当程序训练，无需改模型
做智能体开发的团队终于有了靠谱的技能优化方案——SkillOpt 解决了手工调技能越调越差的痛点，而且最终产物是一个可读文件，部署零成本。做 prompt 工程或 Agent 框架的开发者值得细读。
5月27日
SkillOpt框架：让AI自动优化Agent Skills，准确率飙升23.5%
做Agent框架或提示词工程的开发者，终于有了系统级的方法来优化Skills，不用再靠手动瞎改和调试了。建议直接看论文实验数据，特别是编辑预算的设置，对实际落地很有参考价值。
5月26日
微软 SkillOpt：将技能文档视为可训练外部状态，冻结智能体性能提升 23.5 点
做智能体开发的工程师别再手写技能文档了——SkillOpt 证明自动优化技能文件能带来显著性能提升，且零推理开销，值得在你的 Agent 工作流中尝试。
5月17日