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Researchers proved AI has deleted every reason universities exist. Harvard University ran a controlled experiment pitting a custom AI against their own top-tier classrooms. And the results are going to collapse the higher education bubble. They took 194 undergraduates and split them up. One group learned physics in one of Harvard’s best hands-on, active-learning physical classrooms. Group work. Instructor support. The premium university experience. The other group went home and learned the exact same material with an AI tutor. The AI didn't just win. It embarrassed the institution. Students using the AI learned more than twice as much as the students in the elite Harvard classroom. They scored 30% higher on the final assessment. And they did it in less time. Let that sink in. A piece of software sitting on a laptop outperformed a world-class faculty in one of the most elite learning environments on Earth. Universities have always justified their exorbitant tuition with two things: access to elite knowledge and the physical classroom experience. This study just proved both of those moats are gone. When software can teach you complex physics twice as well as a $60,000-a-year institution, the math of higher education breaks permanently. The AI didn't just give the students answers. It used strict pedagogical guardrails. It guided. It questioned. It forced the students to do the cognitive work. It offered perfect, one-to-one tutoring, personalized to the exact moment a student misunderstood a concept. That level of attention is mathematically impossible to scale in a physical lecture hall. For a thousand years, the university was the only place to get a premium education. Now, it’s the bottleneck. If AI can double your learning speed for a fraction of the cost, what exactly are students taking on decades of debt to pay for?

我从2025年就一直反复强调。 现在所有大学本科生最重要的第一节课，就是买一个最大的coding plan，用上claude code或者codex， 第二节课是自己做一个最最最小版本的coding agent，可以对比codex或者claode code的基本功能，只要能输入一个基本功能，iteratively让agent完成写代码、编译、测试、 运行的功能即可，一切在terminal里，先把terminal和tool calling功能做好， 第三节课是认真观察codex和claude code的基本功能，把里面的memory、skills、multi agent/subagent、background tasks、session管理、context compression、TUI/GUI设计、如何可视化diff、如何管理好额外的btw等等类似的功能、如何把goal的功能放进去、如何实现scheduled tasks、如何实现权限管理等等，一步步一点点摸索实现出来。 我反复讲，一个计算机本科生能看完立党AI研究学习教程，把上面这三节课做完，就已经吊打清华计算机80%以上的本科生了。

EXCLUSIVE: California has created a shadow welfare system for illegal aliens. Free housing, cash, healthcare, food, phones, college tuition, even car insurance—costing taxpayers more than $10 billion per year. We went inside the system and exposed it all.

牛来深度太差了，早上挂了两个小时扫了1.1M的牛来，中午出掉砸了13%。最后只吃到10wu。 还是庄家有实力，不计成本拉盘，牛逼，小吃一波算了，我是拿不住也看不懂。

科学上网协议演化路线： 第一代：Shadowsocks (SS, 2012) │ 核心创新：把代理流量伪装成普通加密流量 ▼ 第二代：ShadowsocksR (SSR) → VMess (V2Ray) │ 核心创新：增加混淆和防重放能力 ▼ 第三代：VLESS（VMess的轻量化版本） → Trojan │ 核心创新：VLESS将加密职责交给外层TLS；Trojan伪装成真实HTTPS网站 ▼ 第四代：Hysteria → Hysteria2、TUIC │ 核心创新：基于QUIC协议，大幅提升速度，尤其在弱网/高延迟环境下表现突出 ▼ 第五代：REALITY（XTLS-Reality）、AnyTLS 核心创新：借用真实网站的TLS指纹，或用随机化手段消除"双层TLS"特征，进一步对抗主动探测

Apodex 1.1 is out. Weights and harness are fully open: ▸ Apodex 1.1 Mini — 35B FrontierLevel model for Professional Work, Finance, and Scientific Research tasks. ▸ FrontierAgent — Native TUI, ReAct and Agent Team modes. 🐙 🤗

Vercel 的这个新的 有点意思啊，Zig 写的 极简开源的原生终端 AI 编程 Agent，非常轻量，二进制后很小，更像 Unix shell，没有目前 TUI 那么多的东西 ，并且支持 WebAssembly，方便集成到其他系统或浏览器，完全是另外一个思路啊，很有意思。

又一堆 DeepSeek Harness 周边 - 给 DeepSeek Harness 做的 Windows 启动器：开机自启、双击就用，用轻量 WebView2 小窗口代替浏览器。 -一套 DSH runtime，Desktop、Web 与 TUI 三种开发体验。把 AI Agent、Workspace、本地工具与插件生态带到你习惯的界面。 - 给 DSH 的排队消息加一个增强面板：编辑、删除、插话、排序、清空，误删 10 秒内还能撤销。

一堆为 DeepSeek Harness 生态打造的现代化桌面端体验，让 DSH 用户获得更顺畅的本地操作界面。 1⃣ 为 DeepSeek Harness 生态打造的现代化桌面端体验，让 DSH 用户获得更顺畅的本地操作界面。 2⃣ DeepSeek Harness Web UI 的插件与皮肤合集，涵盖任务面板、Git 图谱、右侧面板、远程移动端 UI、桌宠、实时 Token 统计与皮肤中心，一键丰富 Web 界面体验。 3⃣ 补位 DSH 官方缺失的终端 TUI 痛点，采用 Claude Code 风格的全屏交互终端插件，带像素鲸鱼顶栏、实时工作状态行、思考流式展开等功能，npm 一键安装，专为 CLI 极客打造。 4⃣ DeepSeek Harness 插件精选列表，系统整理和收录社区优秀 DSH 插件，方便开发者发现与选用。

15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天，总共的代码产出量是 84 万行，有一万多个 commit，非常高效。 交互入口的演变： 他们曾经押注 TUI，后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口，再之后整个删除了所有的 TUI，只留下了 Web UI。 开发与工程规范： 整个项目的测试代码比生产代码多很多，基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多，说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个，但最后只留下了一个，目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态：从昨天发布到现在 20 小时，GitHub 已经涨到了 8 万多的 star，非常快。插件体系标签（DSH plugin）已经有 1425 个项目，但有很多并不是真正的插件，看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库，主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施，甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文： 他们顺便发了一篇 88 页的论文，其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。