微信開源 WeMM-Embedding 深度拆解：登頂 MMEB-v2 的多模態向量模型，能在你的 Mac 上跑嗎？
從 arXiv 2608.24053 技術報告與源碼拆解 WeMM-Embedding：Qwen3.5 原生多模態 backbone、<embedding> token 池化、兩階段訓練（Semantic-ID 重採樣 + 双向 KL 蒸餾 + model merging）、MMEB-v2/v3 全榜單成績，以及 Mac Studio MPS 本地實測（47ms 文本 / 321ms 圖像 / 6GB 內存）與 BGE-m3 對比、雙通道接入方案。
DeepSeek Harness 源碼級架構解剖：一切皆插件的 Agent 框架是怎麼蓋出來的
從 219 個 workspace 包、45 萬行 TypeScript 裡拆出 DeepSeek Harness（dsh）的完整架構：Cordis 插件底座、Event Sourcing 會話日誌、能力 Seam 三角色、策略單一家 + fail-closed 審批、上下文工程四層防線、前端同等插件化。附對自建 Agent 基建的移植評估。
DeepSeek Harness 深度研究：DeepSeek 官方「一切皆插件」Agent 框架首日實測
DeepSeek 於 2026 年 8 月 13 日開源官方 Agent 框架 DeepSeek Harness（dsh）：半日 3.2 萬 stars、MIT 授權、一切皆插件架構、論文級底層 Cordis（時空可組合性編程範式）、Agent 可自我修改運行時。本文完整拆解其架構（Profile/Bundle/Session Log/Capability Seams），並在 Mac Studio 上完成源碼安裝 + Web UI + headless 端到端實測。
Prime Agent 深度研究：PrimeIntellect 的自我改進 RLM Agent 與我們的實測
Prime Intellect 於 2026 年 8 月開源的自我改進 Agent 框架 Prime Agent 完整拆解：RLM + Continual Harness 雙抽象、ARC-AGI-3 超越人類基線、與 OpenClaw 基建的架構對比，以及在 Mac Studio 上接入自有 API 中轉層的完整實測記錄。