夜雨聆风
要闻
#1 DeepSeek Harness 插件一夜燃爆 GitHub：长期记忆、电子宠物、小游戏全来了
#2 两年磨一剑！Ilya 首个模型曝光，SSI 走"边推理边学习"的 TTT 路线
#3 Claude 联合人类破解 30 年难题：扫清 2000 阶以下全部哈达玛矩阵
开发生态
#4 388 个 PR 全自动提交：Claude Code 之父让 AI 全权维护一款 App
产品应用
#5 阿里千问开放 AI 眼镜生态：导游、教练、巡检都能自己建 Skill
DeepSeek Harness 插件一夜燃爆 GitHub：长期记忆、电子宠物、小游戏全来了
#1
大家已经给 DeepSeek 装上了啥？长期记忆、电子宠物、4399 小游戏全来了。
8 月 16 日晚间起，DeepSeek Harness 的插件生态在 GitHub 上爆发式增长。Harness 是 DeepSeek 于 8 月 13 日以 MIT 协议开源的智能体框架，采用“一切皆插件”架构——模型、工具、技能、会话均可自由替换重组。短短两三天，社区开发者就为它装上了长期记忆、电子宠物、4399 小游戏等五花八门的插件，量子位以“一夜燃爆 GitHub”形容这一社区现象。
此前，腾讯 QQ Bot 已宣布接入 Harness，国家超算互联网也上线了其全套源码。作为 DeepSeek 在智能体赛道的开源底座，Harness 的插件生态能否复制 VS Code、浏览器扩展式的“平台效应”，成为开发者社区近期最关注的话题之一。就在同一周，DeepSeek 完成了 V4 系列正式版发布与新定价调整，开源 + 商业化两条线都在加速。
两年磨一剑！Ilya 首个模型曝光，SSI 走"边推理边学习"的 TTT 路线
#2
SSI 正在探索基于 TTT（Test-Time Training，测试时训练）的小型推理引擎——模型会学习"如何学习"，并在解决问题的过程中动态更新部分权重。
8 月 15 日，X 上网友爆料称，Ilya Sutskever 创办的 SSI（Safe Superintelligence）正在开发其首个模型：一个基于 TTT（测试时训练） 技术的小型推理引擎。与传统大模型推理时权重固定不同，这个引擎会在解决实际问题的过程中动态更新部分权重——相当于"边干活边长脑子"。爆料者称，即使模型规模不大，也足以与经过更大规模训练的模型掰手腕；当前版本已经准备就绪，最快 8 月向少数用户开放，下一代版本的规模将直接扩展 10 倍。
SSI 成立两年多来不发模型、不做产品、不公开论文，外界对其研究方向几乎一无所知。这一爆料与此前几条公开线索高度吻合：一是 SSI 投资人 Gavin Baker 本月初透露其将在 8 月发布首个模型；二是 7 月英伟达在看过 SSI 高度保密的研究后果断加码，将它的算力提升了一个数量级；三是技术路线与 Ilya 多次公开强调的观点一致——他在去年 11 月的播客中直言"预训练这个词把行业带偏了"，真正的超级智能应当能够在部署之后持续学习。如果爆料属实，这将是 Ilya 离开 OpenAI 后交出的第一份答卷，被社区形容为"一把会在出手时自己变招的剑"。
Claude 联合人类破解 30 年难题：扫清 2000 阶以下全部哈达玛矩阵
#3
Anthropic 研究员、数学家 Levent Alpöge 报告称，他们找到了解决 668 阶哈达玛矩阵的方案——12 张矩阵，直接扫清了 2000 阶以下所有悬而未决的哈达玛矩阵阶数。
8 月 15 日，Anthropic 研究员、数学家 Levent Alpöge 与两名人类合作者带着 Claude，构造出了 668 阶哈达玛矩阵。668 阶自 2005 年被 428 阶取代后，一直是哈达玛猜想中最小的未知阶数，难倒人类数学家整整 30 年。Alpöge 在 X 上发布了一条只有 23828 个"+"和"-"符号的推文，配套的解密脚本最终吐出 12 组矩阵，对应 668、716、892、1132、1244、1388、1436、1676、1772、1916、1948 和 1964 阶——正是此前 2000 阶以下全部 12 个空缺。
这道题被收录在菲尔兹奖得主陶哲轩等 60 余人联合出题的 FrontierMath 高阶数学基准中，这是其 50 个开放问题里第 4 个被 AI 解决的（此前 2 个由 GPT 解决、1 个由 Claude 解决），EpochAI 已暂时将题目标注为"由 AI 解决"。不到一个月前，Claude 刚协助人类推翻雅可比猜想；如今再度传来捷报。外界的评点是：AI 正在成为人类数学家的"超级推演助理"，人类对数学底层规律的探索速度正在被显著加快。
388 个 PR 全自动提交：Claude Code 之父让 AI 全权维护一款 App
#4
在 Slack 频道 proj-claude-maintains-apps 中，AI 自主完成 388 个 PR 提交，其中 180 个被成功合并，全部代码由 AI 编写。
8 月 16 日，Claude Code 创始人 Boris Cherny 公布了一项实验：让 Claude 在 Slack 频道"proj-claude-maintains-apps"中全权负责一款 App 的日常维护。AI 自主完成了 388 个 PR 提交，其中 180 个被成功合并，全部代码由 AI 编写，涵盖 bug 修复、依赖更新与小功能迭代。Cherny 观察到，Claude 能理解上下文、自主规划任务、调试并生成测试用例，初步验证了 AI 自主软件维护的可行性。
尽管实验仍存在边界模糊、复杂重构受限等问题，但这一实践为"AI 驱动 DevOps"提供了重要实证。当 AI 不仅能写代码、还能自己改 bug 和发版本，开发者的角色正在从"写代码的人"转向"定义问题的人"——这与 Anthropic 此前披露的"生产代码库中绝大多数代码由 Claude 编写"相互印证，AI 在软件工程链路中的自主程度正在快速上升。
阿里千问开放 AI 眼镜生态：导游、教练、巡检都能自己建 Skill
#5
千问开放平台已上线，并支持 AI 眼镜端。开发者可利用拍照、语音交互等能力创建特定场景的 Skill，如视障辅助、景点导览等。
8 月 16 日，阿里千问开放平台正式上线并支持 AI 眼镜端。开发者可利用拍照、语音交互等能力，为眼镜场景创建导游、教练、巡检等专属 Skill，面向行业还可提供工业巡检助手等深度定制服务。这意味着千问把开源模型生态延伸到了 AI 眼镜这一新兴硬件入口上。
此前，千问刚凭借全球下载量突破 30 亿次登顶开源模型下载量第一。此次开放眼镜生态，是其"旗舰开源 + 全尺寸覆盖 + 多端落地"策略的又一落子。在苹果、Meta 等巨头争夺 AI 眼镜市场的当下，国产模型厂商正试图通过生态开放与场景定制抢占开发者心智，AI 眼镜或许会成为大模型下一个贴身入口。
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