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太猛了，DeepSeek Harness 截至当前已经 112 k 的 Star 了，而这距发布仅仅过去三天。而且还在以惊人的速度增长...DeepSeek Harness 的核心就是：一切皆插件。说个不确切的比喻，有点 Agent 时代的 Obsidian 感觉了，自由度太高了。
DeepSeek Harness这下真快被网友「插成万物」了。小黑鲸上线还没多久，单单在GitHub上打着dsh-plugin标签的公开仓库，就已经冲到了700+个？？？有人给它装浏览器、长期记忆、数据库和任务管理；有人嫌DeepSeek不会看图，现场接了个视觉模型进去。
万能的开发者老哥，已经光速搓出水印移除skill。没想到吧？你有张良计，我有过墙梯。项目名称也很直给，就叫watermarks-remover（水印移除器）。嚯！原来大家都在闷声发大财啊（doge）
2020 年，他去 MIT 面试教授岗位，做了一场关于用 GPT 做推理的报告。结果，面试委员会大部分教授把这个方向斥为「无稽之谈」（nonsense）。这哥们直接贴脸开大，将这段经历写进了个人主页，并附上了当年的报告介绍和幻灯片链接。
此刻，DeepSeek Harness 的 GitHub 仓库显示 10.50 万个 Star、10033 次 Fork。距离发布仅 45 小时。当然，热度不意味着胜利。值得关注的是开发者具体在拿它做什么。人们开始拿 DSH 做完全相反的事——有人跑实测，有人报 Bug，有人造插件，也有人质疑“为什么还要再做一个 Harness”。
就在刚刚，Anthropic发了一篇博客。核心信息就是：各位，别再烧冤枉token了，我们都看不下去了！为此，官方详细列举了六条省钱心法，先贴为敬：1. 任务做完就/clear。修完一个bug就清掉当前对话，别让上一个任务读过的文件和命令输出拖进下一个任务里，白白占着上下文。
背后由清华大学、北京大学等一众机构支持的 Agent Memory Leaderboard（中文名「记忆之巅排行榜」）放出了首期成绩，目前该项目上榜 Huggingface Spaces Trending 首屏。
刚刚，阿里千问正式开源Qwen3.8-27B模型权重。Qwen3.8-27B是一款270亿参数的原生多模态稠密模型，支持图像、视频理解，原生上下文长度达到262K，并可通过YaRN扩展至100万Tokens。
昨晚，瑞典AI编程创企Lovable宣布完成4亿美元（约合人民币26.97亿元）C轮融资，估值达133亿美元（约合人民币896.71亿元），7个月时间估值翻倍。本轮融资由美国老牌风投Menlo Ventures领投，腾讯以及Balderton Capital、Carmignac等投资机构参投。
就在刚刚，智谱发布了其最新一代旗舰模型GLM-5.3，并宣布模型将在两周内开源。这是一个拥有7430亿个参数的模型，和此前的GLM模型一样主打编程。在多项主流基准测试中，GLM-5.3位居所有已开源或即将开源模型中的第一；其在编程与智能体任务上的能力，已逼近Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol等海外顶尖模型。