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Harness Engineering：AI 能在真正"出事会炸"的后端系统里写代码吗？
文章围绕AI能否在后端系统写代码展开，以腾讯CDN LEGO项目为例，介绍了项目背景与挑战，通过nonstop项目探测AI编码能力，分析AI Coding易翻车的问题及根因，构建Harness Engineering架构并实践，最终效率提升20%。
Meta开源Muse SDK，给Muse装上屏幕、麦克风、按钮，AI硬件也能免费玩了
Meta开源Muse Gadget SDK，支持将免费的Muse AI助手接入ESP32、树莓派等硬件，开发者可自定义搭配屏幕、麦克风、按钮打造个性化AI硬件，提供现成DEMO与扩展接口，DIY门槛低且完全免费。
1.9K Star！给 DeepSeek Harness 装上侧边工作台，文件、终端、Git、浏览器、插件一屏搞定！
DeepSeek Harness 是 AI Agent 运行框架，自由度高但默认 Web UI 操作不便。社区插件 DSH - better - sidebar 迅速出圈，装了侧边工作台，整合多样工具，更新勤，适合折腾 DSH 的人。
突发，Meta超级智能一周年推重磅模型，多项数据屠榜，只落后Opus 5.5 2分
本文报道Meta超级智能实验室成立一周年发布重磅新模型，Muse Wonder模型家族多项测试成绩顶尖，仅落后Opus 5.5两分，具备四大核心能力，解决行业跑分虚高痛点，现已正式上线。
实测！DeepSeek V4-pro是第一个接近Claude开源模型，前Meta研究员震惊
DAIR.AI创始人、前Meta AI研究员Elvis用DeepSeek - V4 - Pro在Pi框架搭LLM知识库，该模型开箱即用，完成知识密集型多步研究任务表现出色，在开源模型里Agent编程和推理能力强，架构设计让推理快且成本低。
逆天改命！OpenAI 开源模型的安全底裤被 Meta 研究员给扒掉了……
Cornell大学兼Meta研究员jack morris成功将OpenAI最新开源的推理专用模型GPT-OSS逆向还原成基础模型，绕过对齐和安全措施，还暴露其训练用大量版权材料问题，此成果引发社区激烈讨论。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
识别1600+种人类语言，支持少样本扩展到5400+种语言，Meta自动语音识别模型开源
Meta AI发布Omnilingual ASR自动语音识别模型并开源。它能转录超1600种语言，含500多种首次被AI理解记录的语言，还可通过少样本扩展到5400多种，改变了多语言ASR构建范式。