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大模型 Agent 落地为什么总差最后一步:37.3% 到 55.5%,缺的是 8 类可复用原语

先说一个体感很强、但很少被量化的现象。同一个前沿模型换一个更薄的 harness,在 Terminal-Bench 4.0 上的解决率会掉二十多个百分点;在 heelo.dev 那 46 个真实业务任务上,Claude Code 和 Codex 各自只能独立完成 9 个。模型没变,工具都接得上,掉的地方集中在同一处:拿到资源之后,怎么把它用到眼前这个具体任务上。 这篇 102 页、21 图、54

世界模型在线跑才多 3.2 个点:多智能体导航用 18 倍延迟换 77.4% 到 80.6%

在人群里走路,难的从来不是躲开眼前那个人。难的是你此刻选的那条路,两秒之后会不会正好切进一支正在过街的人流、会不会压到车道边缘、会不会堵住别人正要推开的门。这三种动作在当前这一帧全都合法:不碰撞、不越界、和你见过的示范也长得像。它们错在别的地方——错在"接下来会发生什么"。 人类走路是靠预判的,这一点在人群行为研究里有大量证据;而工程上能实时跑的策略,绝大多数只看当前状态。想让智能体也预判,最直接

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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