Die Übernahme von Cursor (Anysphere) durch SpaceXai für 60 Milliarden USD ist abgeschlossen – ein Abschluss, den Latent Space mit einem Rückblick auf drei Podcast-Episoden einrahmt: das erste Interview mit Aman Sanger aus dem Jahr 2023, als Anysphere noch fünf Mitarbeiter hatte, ein ICML-2024-Recap mit Graham Neubig, und zuletzt Cursors „Third Era: Cloud Agents" aus dem März 2026. Parallel dominiert eine Welle chinesischer Open-Weight-Modelle die KI-Szene: Z.ai's GLM-5.3 setzt auf Post-Training und Reinforcement Learning auf demselben 743B-Basismodell wie GLM-5.2 statt auf ein neues Pretraining und erzielt damit Terminal Bench 3.0: 28,3, DeepSWE: 66,9 und GDPVal-AA: 1769. Alibabas Qwen3.8-27B erscheint unter Apache-2.0-Lizenz mit 262K nativem Kontext, erweiterbar auf 1M via YaRN, und erreicht auf einem einzelnen RTX 5090 206 Token/s via SGLang. RedNotes dots3-note Preview ist ein 280B multimodales MoE-Modell mit 16B aktiven Parametern und 512K Kontext, das eine neue RL-Methode namens TEMPO für Long-Horizon-Self-Evaluation einführt. Ein strukturelles Thema zieht sich durch die gesamte Ausgabe: Benchmark- und Produktgewinne entstehen zunehmend auf der Ebene des Agent-Harness bzw. Scaffolds – DeepSeeks Harness etwa erlaubt Hot-Swapping von Laufzeitkomponenten und ermöglicht Agenten, ihren eigenen Runtime ohne Neustart zu modifizieren. AutoDesign von DAIR geht noch weiter und lässt einen Meta-Optimierer den Harness selbst anhand von Rollout-Feedback umschreiben. Eval-Skepsis bleibt ein Gegenthema: Vik Paruchuri zeigt am LlamaIndex-Benchmark, dass Scorer-Bugs ein System von 65 %