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开场
精讲:大淘宝技术 AINMM 五级模型,量化 AI 原生研发差距,Harness 比 Agent 更重要
精讲:田渊栋访谈,自进化 AI 已接管大量代码,人类判断力与深层理解是最后护城河
精讲:Ai2 海事智能体 Shippy 面对高风险决策,用确定性专用 CLI 喂给不确定的 agent
速览:GPT-Red、Cursor 飞轮、Qwen 语音、Claude Code 协同编辑、Sal Khan 传统行业
补充阅读:Meta 广告、AI 语音欺诈、AI MediaKit、HSCodeComp 基准、vivo Vue 重构
结语
★ 精讲一 | AINMM:存量生产级工程向 AI Native 演进的五级成熟度模型
|来自 大淘宝技术
大淘宝技术借鉴 CMMI 思想提出 AINMM,把 AI Native 研发能力分成 ML1 已感知到 ML5 持续优化五级,明确面向存量生产级工程。模型围绕上下文工程、能力封装、验证回路、协作契约、自进化五个过程域做雷达图打分,把模糊自评转成可量化的差距识别。作者用挽单系统实测,总分从 30 涨到 48、由 ML1 走到 ML2,并强调 Harness 比 Agent 更重要,框架本身不是银弹。
★ 精讲二 | 目前架构下,自进化后的 AI 也无法替代人类的判断力|田渊栋
|来自 腾讯科技
这是腾讯科技《沸腾之下》对田渊栋的长访:他长期在 Meta FAIR 做前沿 AI 研究,2026 年联合创办 Recursive AI。文中先列出 RSI 进展:Claude 已接管 Anthropic 内部超 80% 的代码,Mythos 在训练代码优化上实现 52 倍加速。但田渊栋判断,人类最后的护城河是无法结构化外化的「深层理解」与判断力(Taste):AI 擅长模式匹配却缺乏对新结构的即时理解,做不出相对论式的概念突破,skill 蒸馏也只能触及表层流程。
★ 精讲三 | 从构建 Shippy 中学到的智能体构建经验
|来自 Hugging Face - Blog
Ai2 的 Skylight 团队分享海事智能体 Shippy 的架构:场景是高风险决策,答错可能让巡逻船跑错方向。他们把 agent 拆成 soul(系统提示词定边界)、skills(同 Claude Code 的 markdown 技能)、config(OpenClaw 跑 Claude Opus 4.6)。最关键的一条经验是用确定性专用 CLI 喂给不确定的 agent——早期让它直接拼 API 时,踩了一连串分页、几何编码的坑。沙箱上每用户开独立 K8s 会话,评测也由领域专家写 rubric、LLM 裁判逐项打分。
速览
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补充阅读
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