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今天，MuleRun正式上线Messages。作为MuleRun Enterprise版的AI协作IM，Messages的核心设计是让人类员工与AI Agent在同一个工作空间里像同事一样协作——Agent可以被@、可以被拉群、可以持续参与工作流程。
在具身智能训练中，“把计算全部塞进GPU”似乎成了唯一的提速密码，机器人运控并行训练的框架，IsaacLab、MuJoCoPlayground、mjlab都默认遵循这一范式，这些系统都牢牢绑定在NVIDIA生态中。
音乐产业正在经历一个新的“奥德赛时期”，变量无疑来自AI。到目前为止，专业音乐人们大都对使用AI讳莫如深，但一些报告称，AI已经在行业里广为普及。今年3月，moises和Water & Music联合发布的报告称，专业音乐人的AI使用率达到78%。
说在前面：这又是一篇讲Harness的Survey，你最近可能已经看过了数篇讲Harness的文章、论文，其中还可能包括我上周解读的《Agent Harness Engineering：Agent的底盘工程综述｜CMU、耶鲁、Amazon》。
前几天大模型圈子有个很魔幻的场面，傅盛、孙宇晨、特朗普家族，三个八竿子打不着的人，开始扎堆做大模型中转站的生意。
具身智能（Embodied AI）正在快速从实验室走向真实世界。
旧金山开发者Affaan Mustafa把Claude Code打磨成38个专业智能体、156项技能的超级系统，开源后短短时间冲上GitHub 15万星！
来自浙江大学和阿德莱德大学的研究团队提出了 FlashAR—— 一个轻量级的后训练加速框架。不需要从头训练，在 Emu3.5-Image-34B 模型上，仅用原始训练数据的 0.05%（约 8 万张图片），就能将预训练好的自回归模型改造成高度并行的生成器 Emu3.5-34B-Flash，实现最高 22.9 倍的端到端加速。
老黄在北京喝豆汁「翻车」，全网笑疯了。但真正值得警惕的，是他背后那个正在长出来的「中国版CUDA生态」。从万卡集群到机器狗，从SGLang主线到AI Agent自动迁移，这家公司这次不只是秀芯片，而是在重写国产GPU的游戏规则！
经常切换使用CC、Codex、OpenClaw这类Agent的人会发现：同一个模型，放进不同系统里，表现可能完全不同。