EP144 · GLM-5.3 安全、循环工程、知识底座 · 08-15 早报BestBlogs

EP144 · GLM-5.3 安全、循环工程、知识底座 · 08-15 早报

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  • 00:00 开场

  • 00:39 精讲:智谱 GLM-5.3 如何用长程后训练提升编程与安全能力

  • 03:01 精讲:Elevate 拆解有界目标、循环检查与独立 Agent 验证

  • 05:31 精讲:大淘宝技术用知识底座与分工 Agent 重构团队协同

  • 08:03 速览:开放模型、网页自动化、轨迹评测、长程智能体、dLLM

  • 10:37 补充阅读:X 推荐算法、Agent 降本、AI 缓存、InstEmb、模型开源

  • 12:14 结语

★ 精讲一 | GLM-5.3:前沿编程能力与涌现的网络安全能力

00:39|来自 智谱|BestBlogs 评分 93

GLM-5.3 在不更换基座模型的前提下,通过扩大长程任务环境和后训练规模,同时提升编程与网络安全能力。文章既给出终端、软件工程和漏洞评测的分层结果,也说明完整权重将在安全加固后开放,读者可据此区分模型的防御潜力、攻击边界与厂商自测口径。

★ 精讲二 | 实用循环工程

03:01|来自 Elevate|BestBlogs 评分 91

Addy Osmani 把长时 Agent 工作拆成两种原语:goal 用可测量的完成条件推进有界任务,loop 按时间重复检查外部状态。更关键的经验是让独立 Agent 验证产出,并把审美、架构与安全判断留给人;这为并行代理从演示走向日常工程提供了可复用边界。

★ 精讲三 | 重构协同:关于 AI Native 团队的思考

05:31|来自 大淘宝技术|BestBlogs 评分 92

大淘宝技术把 AI 提效停滞归因于协同仍由人串联,而不只是编码速度不够。作者设想以知识底座、分工 Agent 和人形成业务闭环:Agent 执行与传递,人负责目标、判断和例外。对存量团队而言,真正难点是把隐性规则外化,并让知识持续贴近代码、配置与数据等权威来源。

速览

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· GLM-5.3:前沿编程能力与涌现的网络安全能力:www.bestblogs.dev

· 实用循环工程:www.bestblogs.dev

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