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刚刚,OpenClaw最猛升级!底层架构大换血,全网等了9天
OpenClaw「2026.3.22-beta.1」预览版上线,对插件系统重构,新SDK替代旧API,ClawHub成首选分发渠道;安全防护升级,封堵多个漏洞;模型配置升至GPT - 5.4,接入Anthropic Vertex等;多平台体验和Agent引擎也有优化。
MiniMax M2.7国服第一!龙虾自我进化,海外开发者疯狂刷屏
MiniMax M2.7发布后在全球开发者社区引发巨大反响,在PinchBench榜单上拿下全球第四、国产第一。它具备多智能体协作、自进化等能力,在代码、办公、科研等场景表现出色,还推出开源项目OpenRoom。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”?
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式,让 agent 编码,引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering,本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合,但校准传感器和执行器是难题。
AI智能体也有「蜘蛛感应」,防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累,研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架,利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%,在主流数据集和新基准测试中表现优异。
从GLM-4.5到GLM-5,我见证了一个模型从码农晋升为架构师
智谱以匿名方式将GLM - 5放到OpenRouter公测,其表现亮眼。在AI编程从Vibe Coding转向Agentic Engineering的背景下,GLM - 5参数规模提升,成绩优异,实测决策有架构师思路,持久力强,不再只是‘平替’。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【下】
本文延续上篇,继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法,涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制,介绍其方法并解读,指出企业场景需做取舍。
Attention真的可靠吗?上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题,提出无需重训的去偏方法,在多模型、策略及基准上验证有效性,为多模态模型部署提供新思路。
QCon 北京 2026 启动|Agentic AI 时代的软件工程重塑
QCon北京2026启动,核心主线为「Agentic AI时代的软件工程重塑」。过去大家关注‘AI能做什么’,如今转向其在生产系统的稳定运行等,智能体成新方向,大会将从六维度探索。
谷歌 Gemini API 负责人自曝:用竞品Claude Code 1小时复现自己团队一年成果,工程师圈炸了!
谷歌主管工程师 Jaana Dogan 称,用竞品 Claude Code 一小时就生成了接近自己团队一年成果的系统。她公开评价引发争议,也让大家思考‘一年工程 vs 一小时生成’背后被压缩的是什么。
AAAI 2026|视频大语言模型到底可不可信?23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs,对 23 款模型从五维度 30 项任务评测,揭示性能格局,指出模型现存问题,还开源评测框架等。