ICLR 2026 | LongHorizonUI：让 GUI 智能体不再"半途而废"——面向长链路任务的统一鲁棒自动化框架（在新窗口打开）
在移动端和桌面端的日常使用中，许多操作并非点一下按钮就能完成。预订一场会议、在游戏商城中购买并装备一件道具、又或者在多个应用之间完成一组连贯的工作流 —— 这些任务通常需要十几步甚至几十步的连续交互。
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
老黄杀入OpenClaw战场！最强开源「龙虾」模型直逼Opus 4.6（在新窗口打开）
OpenClaw又迎重磅玩家！英伟达深夜带着Nemotron 3 Super炸场，1200亿参数专为Agent打造，性能直逼Claude Opus 4.6。推理狂飙3倍，吞吐量猛涨5倍，「龙虾」这是要上天了。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习（在新窗口打开）
让OpenClaw帮干活还不够，现在，程序员们正想方设法让🦞自己变强。
编程 Agent 如何重塑工程、产品和设计（在新窗口打开）
软件公司的 EPD（工程 Engineering、产品 Product、设计 Design）存在的意义就是做出好软件。虽然分了不同角色，但最终目标一样：做出能解决业务问题、用户用得上的功能软件。说到底，产出就是代码。这一点必须认清——因为编程 Agent 突然让写代码变得异常简单。那么，EPD 的角色定位会怎么变？
从向量里逆向出原始文本和模型来源（在新窗口打开）
用户把文本发到我们的 API，我们返回一串浮点数。没有标签，没有水印，没有任何元数据告诉你它从哪来、用的什么模型。大多数人看到这串数字，反应都是"不就是一堆浮点数嘛，能看出什么？"
CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁？TextPecker即插即用破解文字渲染难题（在新窗口打开）
在生成式 AI 浪潮中，文生图技术已实现跨越式发展，在视觉呈现上达到了前所未有的高度。然而，在生成图像中准确合成拼写正确、结构规范且风格协调的文字 —— 视觉文本渲染（Visual Text Rendering, VTR），至今仍是该领域尚未攻克的核心难题。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」（在新窗口打开）
多模态大模型掉进真实世界，会“失聪”。 你把它放在厨房：背后有人说话、金属碰撞、蒸汽嘶嘶——画面里啥也没有，但声音已经把关键信息全透露了。此时最强模型也开始“失灵”：看得懂动作，听不懂发生了什么；能描述现象，推不出原因。 问题不是模型不会“看”，而是还不会真正“听”。 声音，从来不是配角 而在人类的日常认知里，声音从来不是配角： 它提供空间线索（声源左/右、远/近、是否移动）它揭示画面外事件（镜头外的对话、敲门、摔落、报警）它承载因果与意图（某个动作触发了某个声音；某个声音提示下一步行为） 但长期以来，第一人称视频理解基准高度“视觉中心化”：音频存在，但缺乏系统评测；听觉重要，却很少被认真考察
2026年最"无聊"的AI商业模式，为什么反而最赚钱（在新窗口打开）
Ben在视频中提到了一个令人震惊的数据对比。虽然ChatGPT的使用率在飞速增长，企业也在疯狂尝试各种AI解决方案，但真正能看到商业价值的却少之又少。根据MIT的研究，在供应商销售的AI解决方案中，只有5%的试点项目最终进入了生产环境。Deloitte（德勤）发现只有15%的组织表示他们从AI中获得了显著的、可衡量的ROI。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代（在新窗口打开）
“时光流转，谁还用日记本。往事有底片为证。”—— 许嵩《摄影艺术》
连Gemini都直呼“着迷”的木马，如果你的龙虾token耗太快，是该注意「Clawdrain攻击」了（在新窗口打开）
想象您是一名渗透测试工程师，面前是前几天宣布完成安全升级的OpenClaw 3.8。您不需要去找RCE（远程代码执行），也不用费劲构造缓冲区溢出。您只需要回想一下，近期在网上发生过的两场OpeClaw“闹剧”。第一次Meta AI的对齐总监眼睁睁看着自己的OpenClaw开始疯狂清空她的历史邮件。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法（在新窗口打开）
LyapLock首次让大模型在上万次知识更新中稳住旧记忆、精准学新知。它用「虚拟队列」实时监控遗忘风险，动态平衡新旧知识，理论保证长期不崩盘，编辑效果比主流方法提升11.89%，还能赋能现有模型，让AI真正学会「持续成长」。
2026 开年这篇综述，把高效 Agents 讲得很工程（附落地清单）（在新窗口打开）
上周有个朋友跟我吐槽，说他们线上跑的 Agent，单次任务 token 消耗到了六位数。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」（在新窗口打开）
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行，“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%（在新窗口打开）
一段几十秒的音视频，上万Token，一半以上是冗余——Omni-LLM的计算浪费，比想象中更严重。
视频生成太慢？英伟达、谢赛宁等发布TMD框架，实现70倍加速（在新窗口打开）
近年来，大规模视频扩散模型在视频生成领域取得了显著进展。然而，采样效率低下仍然是这类模型的核心瓶颈。
物理AI的「原生」时刻：原力灵机发布具身大模型DM0（在新窗口打开）
当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案（在新窗口打开）
对比学习已成为表征学习中的一种强大范式，能够在不依赖标签的情况下有效利用无标注数据。
我用Claude code开发了一个微信小程序：实测78个skills，这5个组合最香（在新窗口打开）
朋友们，先问你们个问题：你们的 Claude Code 里装了多少个 skills？
![[小山译] Claude Skill 编写与实战指南](https://ainrk.com/uploads/a659f881_1cf1_11f1_af9f_fa163e47d677_b88fc161d6.webp)
[小山译] Claude Skill 编写与实战指南（在新窗口打开）
最近沉迷折腾龙虾，想把日常工作都 Skill 化，试了挺多方法都不怎么好用。正好最近 Anthropic 出了一份官方指南，我边学边翻，分享给你。
你的龙虾 AI 怎么这么费钱？拆解 OpenClaw 源码帮你省钱。（在新窗口打开）
最近在研究 OpenClaw，这个工具的火热程度不用再赘述。
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