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Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
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。
QClaw V2 升级：微信里直接用的龙虾，真正走入你生活和工作的个人助理
3月8日QClaw发布后文章爆火，近期产品迭代快。QClaw V2引入Multi - Agent机制，可创建多角色AI助手并行工作，还能连接主流办公工具，集成龙虾管家保障安全，实测功能强大，优势明显。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。
数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
硅谷不相信忠诚！AI行业玩成NBA，科学家爽拿“转会费”
2025年年中至今，硅谷发生多起‘收购式招聘’事件，如Meta斥资挖走Scale AI创始人等。AI人才‘跳槽’频繁，原因有高薪、技术迭代快等。国内互联网公司也在争夺顶级实验室研究员。
「特工宇宙」2025 年度 AI 应用榜单
2025 年是 Agent 元年，语言等模型迭代催生应用新机会。「特工宇宙」与观猹团队合作推出 2025 AI 应用榜单，关注用户体验，列出如 Aivilization、Ima.copilot 等 10 个华人团队的 AI Native 产品。
100k Star，他们给Clawdbot升级了超级记忆
Clawdbot项目突破100k，后改名moltbot。其原记忆是静态的，此次升级为超级/动态记忆，构建三层记忆系统，让理解力自我更新。还集成Supermemory，有自动回忆等功能，文章给出实施指南。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。