Lilian Weng探讨RSI与Harness工程及近期AI动态
Latent Space · rss · 2026-07-08
Harness 工程与递归自我提升 (RSI)
Lilian Weng 发布了一篇深度长文，探讨了 AI 的递归自我提升 (RSI) 与 Harness（外部支架/框架）工程的关系。她指出，尽管许多支架改进最终会被内化到核心模型中，但为 AI 指定目标和上下文的需求不会消失。文章梳理了支架设计的主要趋势，并回顾了从 ACE 论文到最新“元支架”的优化文献。
Agent 产品与基础设施
- Anthropic 推出 Claude Cowork：将 Claude 定位为可在后台运行任务的长时工作“同事”，而非简单的前台对话助手。
- Harness 工程成核心：LangChain 推出 Deep Agents 课程与开源支架项目；Google 的 Gemini API 托管 Agent 新增后台执行、远程 MCP 服务器等功能。
- 实用 Agent 基础设施：Codex Mobile 增强了任务与代码差异管理；Hermes Agent 集成 1Password 密钥管理；Weaviate 的 MCP 服务器支持运行时写入权限切换。
模型与多模态发布
- Meta 推出 Muse 系列：发布 Muse Image 并预览 Muse Video，采用包含规划、搜索、工具调用和自我精炼的 Agent 式生成循环。Muse Image 在 Image Arena 排名第二，Muse Video 在 Video Arena 排名第三。
- 音频模型：NVIDIA 发布 Audex（30B 参数 MoE 架构），支持 100 万上下文的文本与音频统一处理；Cohere 开源了号称最准确的阿拉伯语 ASR 模型。
- 开源机器人生态：NVIDIA 将 GR00T 1.7 和 Isaac Teleop 引入 Hugging Face 的 LeRobot 生态，推进开源人形机器人工作流。
训练与推理优化
- Liquid AI 开源 Antidoom：推出 FTPO 训练方法，专门解决小型推理模型陷入“死循环”（重复生成 Token 直到耗尽上下文）的问题，成功将部分模型的死循环率从 22.9% 降至 1%。
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