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GSD框架解析：解决AI编程工具Context Rot的工程化方案
文章介绍GSD框架，它旨在解决AI编程工具的Context Rot问题，通过Meta - prompting等方法将开发过程阶段化。提供常用命令稳定工作流，有实用新能力，适用于多种场景，以npm包部署，支持多平台。
Booking.com 的向量数据库选型：100M 数据、三种负载、一个决定
本文分享Booking.com在1亿条embedding数据规模下，原有OpenSearch向量方案遇到性能、成本、运维瓶颈后，自行设计贴合生产的压测对比不同方案，最终完成选型迁移的全过程，总结了实用经验。
刚刚，翁荔博客又上新：通过Harness工程实现AI自我提升
翁荔新博客聚焦Harness Engineering，梳理围绕‘Harness自我优化’的研究，探讨递归式自我提升发生层面，还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈，如评估标准模糊、奖励作弊等。
NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
当我把 AI 变成一个"算法"：Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点，引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理，还设计了 Workflow 串联工具，实现自动扩展和无缝互转，最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
智源清华带来PAM，手物交互数据生成新SOTA | CVPR 2026
北京大学、清华等联合提出统一引擎PAM，能整合姿态、外观和运动。用户提供初始和目标姿态及物体几何形状，它就能生成逼真手物交互视频。其效果超现有方法，合成视频可用于数据增强。
6 个关键维度：如何把 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台。
文章探讨如何将 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台，从多租户与共享、安全管控、企业应用集成等六个维度进行系统化设计，给出不同场景适用模式及管控思路，助力其在企业安全、高效运行。
复旦上线音视频模型新裁判：一万组数据对齐人类审美
现有音视频生成领域的奖励模型多依赖局部指标打分，不符合人类整体审美感受，易让模型“刷高分”却未真正提升生成质量。复旦大学团队推出VA-Judger，基于一万组人类偏好数据训练，可从整体维度判断生成质量，对齐人类审美。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型，Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景，但此举遭用户吐槽。