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一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
AI Agents的DeepSeek顿悟时刻：AutoHarness
文章介绍开源项目「Aha」— AutoHarness，这是面向AI Agent的自动化Harness Engineering轻量级治理框架，能让智能体迎来顿悟时刻。对比了其与LangGraph、OpenAI SDK能力，还给出核心架构、安装及使用示例。
让 Claude 自己循环干到完成——Ralph Loop 原理与实战指南
文章介绍了Ralph Loop技术，它由程序员Geoffrey Huntley发明，核心是让AI持续工作直到外部验证通过。对比了与主流Agent框架的差异，还列举其真实战绩、使用方法及适用场景。
ICLR 2026！代码优化不再靠玄学：大模型真正学会“又快又准”，效率提升71.06%，加速比达6.08x
ICLR 2026顶会文章提出全新大模型代码优化方案，切入代码优化核心难题。该方案将代码优化率提至71.06%，加速比达6.08x，正确性提至74.54%，有很强工程可用性。
马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
Perplexity不仅没死，而且很强
文章对比通用AI搜索与Perplexity，指出通用AI搜索用于金融投资不够严谨准确，而Perplexity从专业金融API拉取数据，集成权威数据源，准确度高。在此基础上推出的Perplexity Computer功能强大，是严肃工具。
红杉资本：服务，新时代的软件
红杉资本 Julien Bek 文章探讨 AI 将“服务”转变为“软件”趋势。指出下一个万亿美金公司或为“服务”外衣的软件公司，分析智力与判断力、副驾驶与自动驾驶等，还给出机遇地图及典型公司案例。
Qwen3.5实战教程：从0到1掌握本地部署与微调
阿里通义千问团队发布Qwen3.5系列小模型，打破“大模型=高成本”惯例。本文全面剖析该系列模型，涵盖核心特性、本地部署实战、模型微调实战，还给出技术细节与问题解决办法。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
nnU-Net：医学图像分割的自适应自动化框架
德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架，能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。