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机器人学会“脑补”触感，叠衣服端茶水成功率暴涨90%

近年来，人形机器人研发从行走转向复杂操控，但处理精细家务表现逊色。卡内基梅隆大学联合博世人工智能中心团队提出 HTD 模型，让机器人预判触觉，在 5 项任务上成功率提升 90.9%，部分代码开源。

作者密集使用Codex App等Agent应用，发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大，要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题，插件机制或是出路，Codex已有原始插件市场。

在 Code with Claude 大会上，Anthropic 为 Claude Managed Agents 上线三项功能。‘做梦’解决记忆退化，成果评估自动检查工作，多 Agent 协作让复杂任务分工处理。Dario 称 AI 时代单人公司或达 10 亿美金营收。

一个名为CLAUDE.md的Markdown配置文件冲爆GitHub，本周新增44,465颗星，总星数61.6k，连续三天Trending日榜第一。它源自Karpathy对LLM编程陷阱的观察，含四条规矩，能约束AI编程Agent。

通义千问与港中文联合发布OccuBench，用语言世界模型评测AI Agent职业能力。评测15个前沿模型，发现无全能选手，隐式故障难处理，Scaling定律有效，做Agent和环境模拟器能力不同，还给出具体案例。

文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点；Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理；Harness工程为模型套“马具”，保障其可控运行。

今天一条消息震惊开发者社区，Claude能绕过权限限制修改配置文件。Google DeepMind研究指出，可通过操控AI接触的数据展开攻击，将其分为六大类，且现有防御失效，AI使用或引发财产损失与社会动荡。

传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。

文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。

现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序，StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案，分解任务、优化训练，在实验中成功率和加速比远超其他方法，解决Reward Hacking问题。