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在AI编程智能体快速演进的今天，一个核心痛点愈发凸显：AI能写代码，却难以理解代码。更深层的问题是：即便模型能力再强，若缺乏结构化的工程约束与上下文支撑，智能体也难以稳定、可预期地完成真实工程任务。
Lovart是一个很好的AI产品，不仅是它能让你便宜用Nano banana🍌，更重要的是……好吧我编不下去了，Lovart的主要优点就是便宜用Nano banana，功能主要是🍌中转站。
过去一年，具身智能领域迎来了爆发式增长。从后空翻到托马斯回旋，从整理衣物到冲泡咖啡……各类令人惊艳的机器人演示视频层出不穷。
2025 年 1 月，特朗普在白宫亲自站台，宣布了一个号称“史上最大 AI 基础设施项目”的宏伟计划。OpenAI 联合软银、甲骨文和阿布扎比主权基金 MGX，组建了一家名为 Stargate LLC 的合资公司，承诺在四年内向美国 AI 基础设施投入 5,000 亿美元。
今天， Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 在 X 上发布了一篇Skills的深度经验分享，帖子在AI/科技圈迅速引发热议。
AGI，究竟如何评判？刚刚，谷歌DeepMind发出重磅论文，直接从认知科学「借」了一套度量衡——把通用智能拆成10大认知能力，配一套三阶段评估协议，还联合Kaggle砸了20万美金，向全球研究者悬赏：谁能测出真正的AGI？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读，原文发布于他的 X（https://x.com/odysseus0z）。
在经典强化学习问题中，动作空间通常是离散且有限的。例如在围棋中，一步棋就是一次行动；在机器人控制或视觉 - 语言 - 行动（VLA）模型中，动作往往来自一个有限的控制指令集合。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
3 月 16 日，新加坡 AI 创业公司 Okara 用一条相当简洁的推文介绍了他们新产品：输入你的网站地址，一支 AI 智能体团队就会开始帮你获取流量和用户。