想象一下这个场景：你在地铁上刷着 Slack，看到一个需要修复的 bug。你点一个 emoji 表情，等到了办公室，代码已经写好、测试通过，Pull Request 等着你审查。这不是科幻小说，这是 Stripe 工程师每天的真实工作状态。
最近，harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。
从3月29日晚21时左右起，国内大模型产品DeepSeek的网页端与APP端服务器持续处于崩溃状态，大量用户反馈无法正常访问对话服务。
“‘AI一定会改变世界’和‘AI泡沫一定会破’是两件事”
新一代代码模型的训练动态已与旧模型截然不同，主流强化学习方法和数据集在其上几乎“失效”。
当世界模型越来越大，真正制约它走向「内部模拟器」的，未必是表征能力，而可能是动力学建模。
企业微信的「极简」养虾流。
当你希望 AI 将 "士兵举起手臂，向后倾身，然后身体向前扑倒" 这段文字转化为一段 3D 角色动画，现有大多数方法给出的答案是：一段摇摇晃晃、语义残缺的短片段。这并非模型能力不足，问题的根源在于将运动表达为逐帧离散序列这一根本性的设计决策。
OpenClaw 进入下半场了。
你正在地铁上，突然想起有个API文档还没写完。以前你只能忍着到公司再弄，现在——你掏出手机，给AI发了一条指令，20分钟后代码自动跑完了。 这不是科幻，是Google员工已经用上的真东西。 它的名字叫
