在真实工程项目中，不使用 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架，纯用 Python + LLM API 手动实现 AI Agent 不仅完全可行，而且在许多场景下是更优选择。 Anthropic 官方明确建议开发者”从直接使用 ...

Official Python SDK for accessing Just One API— a unified data service platform offering structured data from Social, E-commerce platforms such as Xiaohongshu, Taobao, Douyin, Kuaishou, Bilibili, and ...

在2024年Kaggle自动机器学习大奖赛中，我们的全自动框架获得第10名，是唯一获得积分的自动化代理。AutoGluon助手基于MLZero多智能体系统，通过自然语言描述即可生成训练好的机器学习模型，支持表格、图像、文本和时间序列数据。系统在多模态AutoML基准测试中达到92%成功率，在MLE-bench Lite上达到86%成功率。该系统消除了编程障碍，真正实现机器学习民主化。

HFS Research的副实践负责人Akshat Tyagi表示："Postman已经帮助企业内部设计、测试和验证API。而Fern解决的是下一步，也往往是更棘手的一步，即让外部或客户开发者更容易理解、集成和信任这些API。" ...

根据Zafran的分析，"这些变量通常包含系统和企业依赖的高度敏感值，包括API 密钥 、凭证、内部文件路径、内部IP和端口。这在AI系统中尤其危险，因为服务器可以访问公司的内部数据，为用户提供定制的聊天机器人体验。" ...

摘要 随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python 执行权限，让其现场编写代码来解决一切问题 ...

为模拟真实编辑场景并系统评估学术海报自动编辑能力，团队通过参考导向与无参考优化两种方式构建了首个学术海报编辑基准测试APEX-Bench，该基准覆盖 59 篇 ICLR、ICML、NeurIPS ...

当Claude Cowork刷屏时，我发现国产早就做了 最近AI圈被Claude Cowork刷屏了，Anthropic官方演示的那个自动整理文件夹、定时执行任务的Demo，让无数人惊呼“AI Agent终于能干实事了”。

人工智能技术正以惊人速度重塑软件开发领域，AI代码助手从简单的代码生成工具进化为具备复杂任务处理能力的智能体。然而，这些智能体在真实后端开发场景中的表现始终缺乏系统性评估标准。复旦大学联合上海两家科研机构发布的全新评估基准ABC-Bench，通过模拟 ...

在 600 万至 1100 万 Token 规模的 BrowseComp-Plus（1K）多文档推理任务中，RLM（GPT-5）的正确率高达 91.33%，大幅超越其他长文本处理方案； ...

英伟达GPU产品供不应求的局面已经持续了两年，即便是OpenAI和Meta这样的大客户，也经常面临交付延迟的问题。通过与谷歌的合作，Anthropic打破了对英伟达生态的单边依赖，获得了谷歌的供应保障。

Grok从诞生之初，就因为会整活、不搞“政治正确”而娱乐性拉满，而马斯克针对其“擦边”属性也是一贯头铁。去年Grok最引人注目的更新，当属引入两个性感的虚拟角色。