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刚刚，DeepSeek 突发梁文峰署名新论文：V4 新架构提前曝光？
今天凌晨，DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下提升模型表现，代码与论文全文均已开源。
B站爆了！Hermes首度直播回应「抄袭」，MiniMax提前杀入Harness赛点
Hermes Agent业务负责人回应抄袭质疑，技术对谈探讨AI竞争新维度。MiniMax动作密集，构建“Model + Harness”双向飞轮，其模型获海外开源圈认可，产品驱动模型优化，还与云厂商合作解决沙箱问题。
「看」能否取代「读」，为何DeepSeek-OCR 爆火的重点不在性能？
DeepSeek近期开源的DeepSeek - OCR在AI社区引发热议。它提出‘上下文光学压缩’理念，以视觉方式压缩文本。社区关注重点在其研究思路对NTP范式的影响，有望解决长上下文经济性难题等。
刚刚，翁荔博客又上新：通过Harness工程实现AI自我提升
翁荔新博客聚焦Harness Engineering，梳理围绕‘Harness自我优化’的研究，探讨递归式自我提升发生层面，还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈，如评估标准模糊、奖励作弊等。
Routa 桌面版发布：内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布，它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架，Kanban成为任务协议，多Agent沿泳道接力协作，重新定义了‘done’，让AI Coding进入协作与交付问题域。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ，其技术细节未完全开源，全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验，介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
DeepSeek多模态真的来了？识图模式已开始小范围灰度
4月29日，DeepSeek多模态团队负责人陈小康在X发布动态暗示多模态进展。部分用户在DeepSeek官方App灰度到“识图模式”，这是其主线产品首次有图像理解能力模式，此前多模态人才有流失，官方未说明开放细节。
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。
DeepSeek V4真要来了？万亿参数模型匿名开测，免费跑龙虾
推特博主曾‘预示’DeepSeek V4要来，后澄清不确定。今OpenRouter上新‘Hunter Alpha’和‘Healer Alpha’两神秘模型，免费且可跑‘龙虾’，社区对其归属猜测不断，答案待官方揭晓。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。