Home/Blog/Harness Engineering 为什么是 AI Coding 的工程底座 ❓❓❓AI 与机器学习Harness Engineering 为什么是 AI Coding 的工程底座 ❓❓❓掘金2026-11-09 08:190 views第一次用 Codex、Claude Code、Cursor Agent，最直接的感受通常是快。接口、类型、测试、文档都能迅速生成，一个人甚至可以同时开多个 Agent 往前推。 项目跑一段时间以后，瓶Source：https://juejin.cn/post/7705412224673234979My favoritesPrevious学习大模型训练的 RLHF：从人类偏好到奖励模型Next【A股分钟级高频数据完全手册 #10】股票实时行情数据接口Python：公开源实时交易取数Related posts英伟达黄仁勋长女黄敏珊因“家庭原因”取消韩国之行IT之家 11 月 9 日消息，据韩联社 11 月 8 日报道，韩国科学技术信息通信部透露，英伟达首席执行官黄仁勋的长女、英伟达物理 AI 平台产品和技术营销高级总监黄敏珊突然取消访韩计划，其与韩国副总理兼科技信息通信部长官裴庆勋会面等日程0IT之家生成一个AI面试复盘标题，只需要一个标题，不需要其他的任何文本。AI 面试复盘：查漏补缺，迭代优化 一、为什么“复盘”要做成技术系统 面试结束后凭记忆回顾，得到的往往是模糊感受而非事实数据：你记得自己卡住了一道题，却记不清卡在哪一步；你觉得自己答得不错，却不知道回0掘金450 个不说话的 AI agent：SwarmEvolve 把进化搜索提速 5-13 倍LLM 进化搜索（FunSearch/AlphaEvolve 一系）效果惊艳但烧卡烧钱：每个 agent 都要0掘金50 个大模型 vs 258 个人类心理学实验：AI 的「常识」离人类还有多远？「大模型像人吗」这个问题终于有了大规模的严谨答案。MIT 领衔的 CogGym 把0掘金别再做词对齐了：让 LLM 直接「往原文里插标签」，跨语言标注 F1 干到 0.92低资源语言缺临床标注语料，传统解法要经词对齐把源语言标注投影过去，0掘金给 AI 大脑「动手术」不用老中医把脉了：美国海军研究让机器自己找到该动的位置激活转向（在推理时给模型内部加「方向矢量」来修正行为）是 AI 对齐的利0掘金
