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WalkingLab 是由清华大学与香港大学团队发起的开源非营利实验室，专注真实世界 AI 与项目制学习，成立五个月已推出涵盖工程实践、强化学习和大语言模型的三门核心课程，累计获超 20,000 GitHub Star 并登上 Hacker News 首页，致力于通过真实项目连接课程、论文与工程实践，加速 AGI 到来。
机器人 VLA 还在疯狂卷数据，StarVLA 团队这次却把目光放到了另一个问题上：除了继续 scale 数据以外，能不能让每一条数据都学得更值？
不得了！国产大模型第一梯队，最近爆了个冷门。
Full Attention 层尚未开始计算，它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台，观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针，首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」，并识别出「注意力前尖峰」（PAS）与「尖峰间平台」（ISP）两种核心形态。
OpenClaw数月内GitHub Star飙至38万成现象级爆款，但因Token消耗与安全风险被Claude Code、Codex等Harness取代而迅速降温，国内已涌现30余款衍生产品，创始人Peter Steinberger已加入OpenAI研发下一代Agent。
8月14日，一个叫Cocode的项目悄悄出现在GitHub上，简介写得很直白，基于DeepSeek Harness构建的开箱即用发行版。不到两周，它拿到150多个star，并在8月25日发布了v1.0.2。
Agent-Reach，一句指令就能搞定全平台适配，15个主流平台最新一手资料随便读、随便搜，关键是还免费！该项目在GitHub上狂揽66k Star，热度还在一路暴涨！
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。
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”。
在昨天正式发布DeepSeek V4 Pro正式版之后。 预告了很久的，DeepSeek家自己的Agent产品终于也发出来了。 名字叫，DeepSeek Harness。 理念也很清晰，一切皆插件。 可能是有史以来最快的速度，截止到我写完文，它在Github上到了3万7的Star。