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突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
Agent 看板门禁：构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例，阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束，强调 Gate First 理念，即先确认可验证状态再推进协作，还提及运行时边界等重要概念。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
英伟达开源深度研究引擎：企业级数据不出门，研究自动做
NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
吴恩达来信：AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项，介绍需了解的技能，如LLM基础、用数据为模型提供依据等，并阐述各技能要点，还提及构建AI系统与传统软件的区别。
GSD框架解析：解决AI编程工具Context Rot的工程化方案
文章介绍GSD框架，它旨在解决AI编程工具的Context Rot问题，通过Meta - prompting等方法将开发过程阶段化。提供常用命令稳定工作流，有实用新能力，适用于多种场景，以npm包部署，支持多平台。
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。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。