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从“调教”到“驾驭”：为什么 Harness Engineering 正在取代提示词工程？

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从提示词工程到上下文工程，再到如今的Harness Engineering，AI工程领域正在经历一场深刻的范式转移。本文揭示了AI应用的核心痛点——不是模型不够强大，而是缺乏让Agent稳定运行的环境设计。通过拆解OpenAI等团队的实战案例，我们将看到如何通过上下文工程、架构约束和熵管理三大维度，构建真正可靠的AI协作系统，以及工程师角色从代码编写者向系统设计者的本质转变。
图灵共振
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单日股价暴涨的秘密！智谱GLM-5技术细节全公开，纯国产算力跑出的智能体奇迹

单日股价暴涨的秘密！智谱GLM-5技术细节全公开，纯国产算力跑出的智能体奇迹

GLM-5的发布标志着中国AI进入全新阶段，7440亿参数的混合专家架构与Slime异步强化学习框架彻底改写了技术范式。这款国产大模型不仅在长上下文处理能力上实现128K输出的突破，更通过数据炼金术与架构创新，证明了工业级AI应用的可行性。本文将深度拆解这份技术报告，揭示GLM-5如何从参数规模竞争转向系统级工程突破。
像素呼吸
AI工程GLM-5Slime框架
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GLM-5.0 不是“又一个更强模型”，而是中国大模型竞争范式的拐点

GLM-5.0 不是“又一个更强模型”，而是中国大模型竞争范式的拐点

大模型行业正经历从参数竞赛到可交付智能的关键转折。GLM-5的推出不仅标志着开源模型的重大突破，更将竞争焦点从单纯的代码生成转向了完整的工程交付能力。本文将深度剖析行业面临的三大迁移趋势、当前卡脖子的交付难题，以及未来3-5年Agentic Engineering将如何重构企业生产力体系。
邓的AI手记
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