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）。
统一多模态生成编辑模型，正在走向“重器化”
前两天看到一个问题，“普通人要 OpenClaw 有什么用？”
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS（Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting），面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射（3DGS），
在 M2 系列模型发布后的几个月，我们收到了大量热心用户的反馈和建议，这促使我们进一步加速模型的迭代效率。除了更加认真工作之外，我们能找到的唯一途径就是开启模型和组织的自我进化。MiniMax M2.7 是我们第一个模型深度参与迭代自己的模型。
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
