#部署/工程

推荐理由：来自Apple Machine Learning Research的《How Much of a Harness Does a Strong Agent Need for Autonomous ML Engineering?》。重点看智能体工作流、模型能力与工程、评测与基准。摘要提到：这条英文动态主要涉及智能体工作流、模型能力与工程、评测与基准。原文要点：Recent autonomous machine learning engineering (MLE) agents have made significant progress on public leaderboards. Often motivated by progress stagnation over long-horizon cycles and limited Large Language Model (LLM) primitives, modern MLE agents are deployed on top of increasingly elaborate machinery: multi-agent orchestrators, dedicated retrieval subagents, and more. While such ...

推荐理由：来自Apple Machine Learning Research的《SCLATE: A Substrate for Continual-Learning Agent Training and Evaluation》。重点看智能体工作流、模型能力与工程、评测与基准。摘要提到：这条英文动态主要涉及智能体工作流、模型能力与工程、评测与基准。原文要点：Continual-learning agents are systems of models, harnesses, and memory operating over long multi-session horizons. Evaluating and training them requires interleaving tasks with agent-side events such as session stop and start, crons, and memory consolidation. Yet existing benchmarks and training frameworks schedule only the benchmark’s own events, leaving each benchmark and agent p...

推荐理由：它和智能体工作流、模型能力与工程、开源生态直接相关，可能影响产品设计、研究判断、教育/文化场景落地或开发实践。

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