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Harness Engineering又他妈是啥？
AI圈新词Harness Engineering引发关注。它类似给AI套缰绳，让其运转更高效。通过案例表明，模型非瓶颈，环境才关键。还介绍不同实现方式，指出命名有价值，最后探讨培养新人设计harness的问题。
OpenAI主攻速度的第一个模型来了：GPT‑5.3‑Codex‑Spark
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark，是GPT-5.3-Codex轻量级版本，也是首个为实时编程设计的模型。亮点是速度快，推理超每秒1000 token，已向ChatGPT Pro用户开放，后续规划融合两种工作模式。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
李飞飞发布Atlas，世界模型进入新时代
李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，它是全模态模型，能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计，评测成绩不错，应用场景丰富，公司发展节奏密集，产品路径有转向。
评论送书 | 我用扣子（Coze），五分钟搭建出一个客服自动应答智能体
文章以设计‘产品功能咨询智能体’为例，介绍用扣子平台搭建客服自动应答智能体的全过程，包括创建项目、工作流、搭建流程框架及试运行优化，还推荐了相关书籍。
千问办公初体验：“三合一”更好用吗？
作者体验阿里千问办公内测版，它是三合一AI产品Qwenwork。虽系统设计距Codex有差距，但整合优势对普通用户有意义，具备CLI化、生态打通、多模态、拓展生态等特点，不过还需打磨。
从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
生成式 AI 进入软件开发核心流程，但 AI 写代码速度超团队控复杂度能力。问题不在模型，而在软件工程系统。Harness Engineering 试图解决此问题，从三层面重新设计工程系统，已有公司实践。
开源知识库，从 0 到上线，UltraRAG 企业知识库全流程实战 ，也许这是RAG最好的框架之一～～～
UltraRAG是基于MCP架构的轻量级RAG开发框架，核心设计工程友好。其3.0版强调推理可视化，适用于科研复现、企业知识库问答等场景，还介绍了使用方式，能解决RAG落地痛点。
曾对AI嗤之以鼻，如今2周生成7万行代码：Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue
2025年，Rust社区早期核心人物Steve Klabnik心态转变，开始借助Claude编写代码。他重启念头设计新语言Rue，探索编程语言‘中间地带’，两周生成约7万行代码，开发中人与AI分工明确。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。