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信息聚合、能力涌现与驾驭工程：大语言模型三十年技术演进
关键词:大语言模型、Transformer、注意力机制、预训练、上下文学习、RLHF、GRPO、涌现能力、Scaling Law、思维链、AI Agent、Harness工程、信息聚合、模型对齐。
谷歌用85项工程任务考AI：最强组合只得50.6%
前沿 LLM 在主流知识基准上的得分已经普遍超过 90%。但面对真实世界的复杂任务，它们离独立、可靠地完成工作仍有明显差距。原因不难理解。工程设计不是回答一道知识题，它考验的是综合能力：工程师要从复杂来源里还原项目要求，检查各类约束，最后交出可供审核的成果。
芯片风云之EDA篇：没有SPICE就没有今天的半导体产业
EDA 软件虽然从数路产业来说，确实产值很小。但是，如果没有了EDA工具，可能全球所有的芯片设计公司都得停摆。
CC、Codex组队干活，Raven新版本既做总调度也让Harness持续进化
学术界已有不少工作探索让 AI 改写 Agent 本身，但主流的工程化 Harness 框架仍以人工编写和维护为主:提示靠人调，流程靠人写，出错靠人修。
91% ≈ 0%？谷歌最新研究，戳破工程 Agent 的高正确率泡沫
Google 与 Mercor 近日发布的 Physical-Engineering's Last Exam，以 85 项机械、电气、土木与结构工程任务量化了这种落差。