Latent Space 专访 MIT 博士生 Alex Zhang：从递归语言模型到智能体 Harness 架构
Latent Space 专访了递归语言模型（RLM）与 KernelBench 核心作者、MIT 博士生 Alex Zhang，深入探讨了学术研究选题、AI 生成 GPU 内核的验证瓶颈以及 Harness 架构设计。
#编码
Latent SpaceAI 评分6262
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub Copilot 探讨为何对话框往往不是最合适的 AI 交互界面
GitHub 团队发文指出单一的对话框界面限制了用户与大语言模型的协作效率，并提出通过 GitHub Copilot 应用内的 Canvas 功能构建定制化交互界面。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5252 GitHub 探讨 AI 常见争议：是否要读生成代码、RAG 是否已死及 Skills 是否取代 MCP
GitHub 在最新播客中梳理并回应了 AI 开发中的五个核心争议，指出开发者仍须对生成的代码负责、Skills 与 MCP 是互补协作而非替代关系，且 RAG 仍是注入外部上下文的关键架构。