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16岁创业，22岁做成百亿独角兽！3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金
Meta豪掷143亿收购Scale AI，其CEO加盟Meta。这一并购让Mercor创始人Brendan Foody看到机会，认为Scale AI失去中立性，大厂或不再合作。Mercor为AI实验室提供训练人员，年入1亿美金，估值达百亿。
所有顶尖AI实验室都失去了联创，除了Anthropic！
美国顶尖AI实验室大多失去联创，如OpenAI 11位联创只剩3人。而Anthropic的7位联创无人离队，普通员工留存率达80%，在吸引人才上对OpenAI和DeepMind呈单向优势，虽也有员工被Meta挖走，但也有人拒绝Meta。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
5000 star，Harness门槛被OpenHarness打穿了
分享开源Python实现版本OpenHarness，它易上手，能助研究者和开发者理解生产级AI Agent原理、构建专用智能体。介绍其核心功能、架构及核心循环逻辑，还给出了Github链接。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
Harness 工程之道：Skill 原理与最佳实践
文章介绍 Agent Skills，一种为 AI Agent 扩展能力的规范。从概念原理出发，结合 trade-ab-skill 项目，讲解结构规范、触发机制、作用域优先级及最佳实践，还介绍用 skill-creator 创建 Skill 的流程。
继Harness之后，“龙虾”JiuwenClaw率先开启“Coordination Engineering”时代
AI工程范式迭代快，行业面临‘定义赶不上进化’的焦虑。华为支持的openJiuwen社区发布新版JiuwenClaw，新增多智能体协同能力，提出‘Coordination Engineering’，实测中表现出高稳定性，可自主完成多项任务。
Anthropic说：Session Management 是最好用的 Harness Engineering！
Anthropic指出管理Session、Context等在Claude Code上已落地。模型上下文并非越长越好，rewind比纠错好，compact要把握时机，subagent可隔离上下文，如今行业看重agent产品runtime。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
Harness已过时，OpenAI、腾讯在搞下一个AI爆点RSI
本文解读Theseus Labs发布的RSI行业分析报告，该报告汇总全球72家头部AI团队公开资料，提出RSI五级自主权框架与HCI评估指标，梳理大厂进展与产业落地实践。