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北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
Claude Agent Skills：从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统，它是基于提示的元工具架构，借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例，介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
微软又搞大新闻：GitHub Copilot 开源，VS Code 要变天了。
微软官宣将把 GitHub Copilot Chat 扩展代码开源，重构相关组件到 VS Code 核心，使其成开源 AI 编辑器。还推出 Coding Agent，能自动化处理多种开发任务，目前在 Copilot Pro Plus 版本预览。
吴恩达：并行 Agent是 Scaling laws 的新方向
吴恩达称并行 Agent 是扩展 AI 新方向。过去 AI 靠数据和计算量提升能力，如今并行 Agent 能在不增加用户等待时间前提下提升效果，虽任务分解有难点，但研究不断涌现。
别学歪了，从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件，介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”，阐述其作用，如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书，揭示harness工程核心原则。
11.4K Star！基于 AI 大神 Karpathy 的编程经验开源的 Claude Code 技能插件。
AI写代码常遇盲目假设、过度设计、乱改代码等问题。开发者把AI大神Andrej Karpathy经验总结成Claude Code插件andrej - karpathy - skills，设定四大原则，还介绍使用、验证及自定义方法。
突然袭击！刚刚，Meta超级智能团队首个大模型来了
Meta超级智能实验室推出首个模型Muse Spark，由Alexandr Wang带领团队打造。它具备多能力，定位为构建个人超级智能基础，在多方面表现出色，Meta还研究其扩展维度。