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感知、控制与数据：ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点
ICRA 2026期间，速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系，且技术路径和产品侧重有差异，具身智能注重工程落地和系统能力建设。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
刚刚发现，Claude桌面版支持第三方模型了，没账号也可以用Cowork，开关在这
作者年初后无法用Claude账号，上周五发现Claude桌面版（Mac）支持第三方模型，开关隐蔽。还介绍配置方法，以及Claude Cowork和Code模式特点，最后提及新模型及个人多模型使用情况。
告别AI胡说八道，Meta新方法CoVe准确率飙升 28%
大模型‘幻觉’问题一直是‘严肃使用场景’的难题。Meta AI团队提出CoVe新方法，让大模型学会‘自我反省’。该方法通过四步走实现自我纠错，能大幅降低幻觉率，还具备三大优势。
Claude Agent Skills：从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统，它是基于提示的元工具架构，借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例，介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。
2025 年 InfoQ 趋势报告：云计算和 DevOps 篇
InfoQ 2025 年云计算和 DevOps 趋势报告展示技术采用阶段趋势图，介绍新增或更新技术。涉及 AI Agent、MCP、平台工程等趋势，指出云 DevOps 生态成熟有新挑战，新阶段需整合多种要素。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
别学歪了，从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件，介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”，阐述其作用，如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书，揭示harness工程核心原则。