Harness²：不改模型權重，讓 AI 智慧體通過外圍元件自我進化
Google Research 開源智慧體最佳化框架 Harness²。它在保持底層模型權重不變的前提下，通過雙層遞迴機制自動調整提示詞、工具指南等 8 個外圍元件，能讓 GLM-5 和 Gemini 3.5 Flash 的任務表現最高提升 11.5 分。程式碼已按 Apache 2.0 協議開源。
GLM-5
z.ai 釋出 GLM-5：引數擴至 744B，從 Vibe Coding 轉向智慧體工程
z.ai 推出新一代旗艦模型 GLM-5，總引數達 744B（啟用 40B），訓練資料增至 28.5T token。模型引入 DeepSeek 稀疏注意力和新型非同步強化學習架構 slime，主打複雜系統工程與長程任務，推動 AI 程式設計從淺層互動邁向高階智慧體協作。