∞ 知情人士称DeepSeek正在组建Harness团队 对标Claude Code
DeepSeek内部正在组织一个新的Harness团队，方向是代码智能体产品，内部对标Anthropic旗下的Claude Code。DeepSeek资深研究员陈德里近日也在社交媒体发布信息证实了此事，他称“DeepSeek正在组织一个新的Harness团队做Harness方向的产品和研究”，并直言“简单来说就是对标Claude Code，做DeepSeek Code Harness”。
这不是一次普通招聘。招聘信息显示，DeepSeek此次开放了两个关键岗位：Harness产品经理和Harness研发工程师，工作地点目前限北京。DeepSeek在北京的办公室就位于海淀区融科资讯中心，距离北大、清华都很近。在官方口径里，这里位于“百年京张AI创新带”，而在民间口径里，这里也位于最近很热的“王慧文区域”。
图片来源：DeepSeek官方招聘页面
岗位描述中，一个核心公式被放在最显眼的位置：
Model + Harness = Agent。
这句话几乎可以视为DeepSeek对下一阶段产品化路径的内部定义：模型本身只是Agent的底座，模型之外的上下文管理、工具调用、任务规划、文件读写、代码修改、终端执行、反馈回收、评测闭环，才是Agent真正能进入工作流的关键部分。
招聘信息进一步写道：“我们正在把DeepSeek的前沿模型能力，转化为领先的Agent产品。这其中除模型本身以外的所有工作，都属于Harness的范畴。”此外，该岗位将参与“DeepSeek桌面端Agent产品”的全过程，并“定义DeepSeek对Harness的理解”。
“甲子光年”分析，DeepSeek不是简单要做一个代码助手插件，而是在补齐模型通向真实工作流的中间层。
过去一年，行业已经证明：代码能力强，不等于开发者会真正用起来；模型能写代码，也不等于它能持续完成一个工程任务。
真正改变开发者工作方式的，不是单独的Claude模型，而是Claude Code；不是单独的GPT模型，而是Codex；不是一个聊天框里的代码回答，而是一个能够进入终端、理解项目、读写文件、运行命令、修复错误、管理Git、调用工具的工程智能体。
DeepSeek过去最强的是模型。现在，它开始补上模型之上的那层“手”。
1.DeepSeek为什么强调Harness
在传统AI产品语境里，“代码助手”通常意味着两类产品：一种是IDE里的补全插件，另一种是聊天框里的代码问答。
但DeepSeek这次招聘中反复出现的词不是Code Assistant，而是Harness。
Harness原本在工程语境里指“测试线束”或“运行框架”，放在Agent语境里，它更接近一套让模型真正行动起来的外部系统。模型负责理解、推理和生成，Harness负责把这些能力接入真实环境。
岗位描述中提到，这个角色需要规划DeepSeek Harness产品路线图，串联研究员、工程师、开源社区与终端用户，并与模型训练团队的研究员深度沟通，实现模型与Harness的共同进化。
这句话很关键。
它说明DeepSeek想做的，不只是把现有模型包一层壳，而是把Agent产品本身变成模型进化的一部分。
过去，大模型公司常见的产品逻辑是：研究团队先训练一个模型，产品团队再基于模型能力做应用。但Agent时代，这个顺序正在被打破。产品不再只是模型能力的出口，而是模型能力的训练场。
一个代码Agent在真实项目里失败，可能不是产品交互的问题，而是模型对长上下文的压缩方式不对；可能不是工具调用链路的问题，而是模型对任务拆解的策略不稳定；也可能不是代码能力不够，而是它缺少对工程约束、测试反馈和用户意图的持续理解。
因此，Harness团队的价值不只是“做产品”，而是把真实开发任务变成模型持续进化的反馈源。
2.DeepSeek为什么必须补上Code Harness？
DeepSeek很早就押注代码能力。从DeepSeek-Coder到DeepSeek-Coder-V2，DeepSeek在代码模型上的投入持续加码，支持语言、上下文长度和复杂任务能力不断提升。它的问题不在于有没有代码能力，而在于过去这部分能力更多停留在模型层，尚未变成开发者日常工作流里的高频产品。
DeepSeek近两年27篇论文时间线，横轴表示每篇论文或技术报告的去重作者数，颜色表示技术方向，“甲子光年”制图
Claude Code的火爆证明了一件事：AI Coding的竞争，正在从模型能力竞争，转向开发者工作流入口的竞争。
这也是DeepSeek现在必须补的一课。
更微妙的是，在DeepSeek官方出手之前，开发者社区已经替它做了一版“DeepSeek版Claude Code”。
一个名为DeepSeek-TUI的开源项目此前在开发者社区走红。它是一个运行在终端里的coding agent，可以读写文件、执行Shell命令、搜索网页、管理Git，并通过TUI界面协调子Agent。
DeepSeek-TUI官网，图片来源：DeepSeek-TUI
DeepSeek-TUI的走红说明了两个问题。
第一，DeepSeek模型在开发者心智里已经具备做代码Agent的基础。否则社区不会自然围绕它长出Claude Code式产品。
第二，DeepSeek缺的不是模型关注度，而是官方Harness。
在开发者眼里，DeepSeek-TUI的吸引力很直接：成本低、国内可用、上下文长、部署门槛相对低。国内很多开发者不是不想用Claude Code，而是受限于价格、访问稳定性、账号体系和企业合规。
但社区项目也有天然边界。
一个第三方开源项目再活跃，也很难真正掌握模型内部能力的演化节奏；它可以围绕API做适配，但不能反向决定模型如何训练；它可以做prompt、工具链和交互优化，但很难把海量真实任务反馈系统性注入模型改进。
官方Harness的意义恰恰在这里。
DeepSeek自己做Code Harness，它拥有几个社区项目不具备的优势：模型团队协作、接口设计权、训练数据闭环、内部真实任务场景，以及对开发者生态的长期运营能力。
开源社区已经先把路踩出来了：开发者确实需要一个DeepSeek版本的Claude Code。现在，DeepSeek要把这条路收回来，做成自己的主干产品。
而DeepSeek官方开始招人，则意味着它终于准备亲自下场。
陈德里去年11月在2025年世界互联网大会乌镇峰会上就提到：“我们公司的一个核心优势就是长期主义，坚持做前沿智能突破这条主线。而在这个过程中，我们也舍弃了很多支线上的事情，不做那些短平快的支线事情。”
模型战争之后，真正的Agent战争开始了。DeepSeek这一次要补的是从模型到行动之间最关键的一层——Harness。
DeepSeek正在给自己的模型，装上一双手。
∞ 中东冲突推动欧洲电动汽车需求激增 4月销量同比增长34%
由于中东冲突导致燃油价格高企，欧洲市场对电动汽车的需求激增，推动了新车和二手车的销售，为汽车行业提供了急需的提振。研究机构New Automotive和行业组织E-Mobility Europe分享的数据显示，4月份欧洲新电动汽车注册量同比增长34%。
该数据涵盖了16个市场，这些市场占欧盟和欧洲自由贸易联盟汽车销量的80%以上。
数据显示，电动汽车在丹麦和荷兰等电动汽车普及率较高的国家以及意大利等电动汽车发展较为缓慢的市场均实现了强劲增长。
沃尔沃汽车首席商务官埃里克·塞弗林森表示，该公司的订单量有所上升，尤其是入门级小型电动SUV EX30，“因为消费者对油价上涨最为敏感”。
法国雷诺汽车公司表示，4月份其在英国的注册车辆中有50%是电动汽车，自伊朗冲突爆发以来，其英国网站上与电动汽车相关的咨询量增长了48%。4月份的注册量（通常滞后于订单量）是首个全面反映伊朗冲突影响的数据。
雷诺英国公司总经理亚当·伍德表示：“人们对雷诺电动汽车系列的兴趣发生了翻天覆地的变化。”
在线市场对全新和二手电动汽车的搜索量也大幅增长，其中中国品牌凭借其价格更亲民的车型，搜索量增幅尤为显著。
德国汽车交易平台Carwow表示，自伊朗冲突爆发以来，其电动汽车的咨询量占比已从约40%上升至75%，而传统汽油车的咨询量占比则从33%下降至16%。
“中国制造商的强劲发展势头令人瞩目，”Carwow德国总经理Philipp Sayler von Amende表示。比亚迪等知名品牌已从“小众品牌”一跃成为炙手可热的品牌。
Carwow称，其网站上比亚迪的购车咨询量在第一季度激增25000%，而零跑汽车的咨询量增长436%，小鹏汽车的咨询量增长153%。
竞争对手在线交易平台OLX则表示，自冲突爆发以来，其法国网站上电动汽车的客户咨询量增长了80%。
在过去油价飙升时期（最早可追溯到20世纪70年代），消费者也曾转向购买更节能的汽车，但当油价回落后，他们又会重新选择效率较低的汽车。
业内人士表示，这次的情况可能有所不同。
OLX首席执行官克里斯蒂安·吉西表示：“伊朗冲突从根本上改变了人们对日常生活能源安全的看法。欧洲人对电动汽车的态度已经从‘也许以后再说’转变为‘现在就买’。”
∞ 英伟达向Marvell投资20亿美元 拟将其AI芯片接入数据中心
英伟达将向硅谷芯片制造商迈威尔（Marvell）投资20亿美元，旨在强化网络技术，将其AI芯片接入规模更庞大的数据中心。两家半导体企业周二表示，将合作研发硅光子技术，借助光学技术升级数据中心网络系统，提升数据传输速率。
英伟达与迈威尔的交易，还将助力科技巨头将自研定制AI芯片接入英伟达的数据中心系统。
迈威尔为亚马逊等美国科技巨头设计专用AI加速芯片，可替代英伟达的通用图形处理器（GPU）。
两家公司称，此次合作将实现此类定制AI芯片与英伟达GPU、网络及存储系统的无缝集成。
英伟达正凭借其在AI处理器领域的领先地位，拓展为面向AI数据中心的综合平台，巩固其在科技巨头斥资数十亿美元角逐AI主导权的核心基础设施中的地位。
本月早些时候，英伟达推出首款专为AI推理（AI模型响应用户查询并生成文本、代码等输出的过程）设计的专用芯片，这是其核心AI芯片产品首次拓展至GPU之外。
周二，迈威尔纽约股价大涨12.8%；过去12个月累计涨幅超50%，市值达866亿美元。
迈威尔首席执行官Matt Murphy表示，合作将助力客户提升扩展性与效率：“我们与英伟达的深化合作，反映出高速连接、光学互连与加速基础设施在AI规模化发展中的重要性日益凸显。”
英伟达与迈威尔近期均通过并购巩固其在AI数据中心市场的地位。
上月，迈威尔完成对Celestial AI的33亿美元收购。后者研发的光子技术可连接数十万颗AI加速芯片。
将AI芯片大规模集群化，已成为构建和部署前沿AI系统（如谷歌Gemini、Anthropic Claude Code、OpenAI ChatGPT）的关键。
自2019年以69亿美元收购网络设备商Mellanox以来，英伟达逐步将业务拓展至GPU之外。
去年12月，英伟达与AI芯片初创企业Groq达成约200亿美元交易，吸纳其核心人才并授权其技术，为今年3月推出新款推理芯片奠定基础。
∞ 康师傅水蜜桃饮料单瓶仅含0.01克浓缩汁 客服：“奉化水蜜桃”字样供参考
5月20日，近日，有消费者投诉 “康师傅每日C水蜜桃”饮料瓶身将“精选奉化水蜜桃”以醒目大字标识出，但实际含量极低。据“康师傅每日C水蜜桃”饮料配料表显示，排在前三位的分别是水、白砂糖、果葡糖浆，第四位才是水蜜桃浓缩汁，包装标注含量为≥5%。
而在这5%的水蜜桃浓缩汁里，奉化水蜜桃浓缩汁的添加量是≥20毫克每升。按照一瓶500毫升计算，奉化水蜜桃浓缩汁的添加量只有0.01克。
对于该情况，康师傅饮品旗舰店官方客服表示：“奉化水蜜桃标识供参考，具体含量以配料表为准。”
∞ 新加坡与Google、OpenAI签署人工智能合作协议
新加坡近日分别与Google和OpenAI签署人工智能合作协议，意在巩固其全球人工智能枢纽地位，并加快在公共服务、医疗、教育及企业领域的大规模落地应用。 新达成的合作包括与Google建立全国性人工智能伙伴关系，以及新加坡与OpenAI之间的首份谅解备忘录，后者将在当地设立人工智能实验室。
根据OpenAI与新加坡数字发展与信息部联合发布的声明，OpenAI将向新加坡人工智能生态投入逾3亿新元（约合2.34亿美元），这也是该公司在美国以外设立的首个人工智能应用实验室。 该实验室预计在未来数年内雇用逾200名员工，重点帮助本地合作伙伴利用前沿人工智能技术提升经济活动中的日常生产力。 相关工作将围绕国家优先领域展开，包括教育、公共服务、金融、医疗、数字基础设施，以及面向中年工程师的再培训项目，同时推动初创加速计划和面向普通民众的应用开发，使“人人可用AI”成为现实。
与此同步，新加坡还与Google宣布扩大人工智能合作范围，虽未披露具体投资金额，但合作重点被明确指向四大方向：解决社会治理和公共服务难题、打造具备人工智能技能的劳动力、推动企业创新以及构建安全、可信的人工智能生态体系。 Google将在新加坡重点对政府科研人员进行培训，引导其掌握“智能体”类人工智能工具用于科学研究，并与教育部合作，为教师群体提供相关培训。
在医疗及生命科学领域，Google将通过其全球“AI联合临床研究计划”，与新加坡探索人工智能在临床决策支持中的应用，包括如何通过人工智能增强医生专业判断，以及利用AI智能体改善患者随访和健康管理体验。 Google还与新加坡政府联合发布了一份关于“AI智能体安全部署”的白皮书，这一举措延续了双方此前在2025年8月启动的“AI智能体试验沙箱”项目经验。
此次一揽子合作是在新加坡年度旗舰科技会议“ATxSummit”期间对外宣布的，本届峰会对人工智能部署给予了前所未有的关注。 新加坡近年来持续加码人工智能基础战略，试图在全球AI竞赛中打造一个“中立且人才密集”的创新平台，为人工智能技术的开发、测试与落地提供制度和环境优势。
在国家层面，新加坡早前已公布新一轮人工智能国家战略，承诺在2025年至2030年期间投入逾10亿新元，用于强化公共领域的人工智能科研能力。 得益于明确的政策信号和基础设施建设，新加坡正不断吸引全球主要人工智能企业和云服务供应商的布局，包括亚马逊旗下AWS和微软，以及GoogleDeepMind和OpenAI等前沿模型开发机构。
OpenAI此次设立的“OpenAI新加坡应用人工智能实验室”，继该公司于2024年在新加坡设立办公室之后，被视为其在亚太市场深化布局的重要一环，旨在更系统地服务区域内客户与合作伙伴。 实验室计划通过联合本地机构，围绕关键行业场景开发应用案例，并推动面向工程师与企业的系统化培训，帮助新加坡在“用好前沿AI”的能力上保持领先。
Google方面，此次发布的合作则延续了双方自2022年起建立的人工智能长期合作框架。 Google在2025年11月已于新加坡设立Google DeepMind研究实验室，承担区域内基础研究与应用研究任务，本次新协议则是在科研、教育和安全治理层面对既有合作的再升级。
通过与Google、OpenAI等“头部玩家”签署深度合作协议，并叠加此前吸引AWS、微软等巨头在本地落地的投资，新加坡正加速完善从基础设施、算法能力到应用部署的人工智能全栈生态。 在政策引导和资金投入的双重推动下，新加坡希望借此在未来数年内，进一步巩固其在全球人工智能版图中的“前沿试验场”和“区域枢纽”角色。