开启Benchmark的Harness时代:15家学术机构联合发布HarnessEval
机器之心发布 8 月 13 日,DeepSeek 开源 Agent Harness dsh,将 “Harness” 这个原本更偏工程语境的概念,推到了整个 AI 行业讨论的中心。 模型之外,为什么还需要 Harness? 答案其实来自 Ag
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文 | 光子星球 近期,DeepSeek持续上演反转。 8月12日,没有发布会,没有预告,DeepSeek悄悄更新API文档,编号为“0813”的DeepSeek-V4-Pro正式版模型深夜静默上线。 高关注度和期待之外,是现实体验与官方跑
快科技8月13日消息,今天DeepSeek动作频频,V4 Pro正式版发布一波三折,还官宣了API大涨价的消息,更是发布了官方配套的DeepSeek Harness(简称DSH)工具。 目前发布也就1个半小时左右, GitHub上的Star
机器之心发布 同一个模型,权重一个参数都不改,只是换一套 Harness,表现就可能大幅波动。这看似是 Agent 工程中的「玄学」,实际上暴露了自进化走向产品必须回答的两个问题:怎样证明改进真实有效,以及怎样获得足够连续、真实、可回溯的数
英伟达最难被替代的,从来不是一张 GPU,而是 CUDA 背后十几年积累出来的软件生态。现在,面壁智能想用 AI 来压缩这十几年。近日,面壁智能发布了全球首个全部由 AI 编写、零人介入、面向大模型训练基础设施的生产级训练框架 ForgeT