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AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
用Rust重写OpenClaw，Transformer作者下场造了安全版「龙虾」
Transformer八子之一Illia Polosukhin用Rust构建安全版OpenClaw——IronClaw。他指出OpenClaw有数据和资金安全风险，IronClaw以安全为核心，有多项安全设计，未来还会增加策略验证等能力。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
Nano Banana 邪修之王最强科研成果！教你自定义生图比例！
Nano Banana 出图有分辨率低和比例不可控问题。作者发现用垫图方式可控制其生图比例，已生成图片也适用，还给出操作方法、提示词，介绍不同平台效果及案例图下载方式。
波士顿动力机器狗侧空翻炸场！穿轮滑鞋照样能翻
风头被中国机器人盖过的波士顿动力，让机器狗Spot完成侧空翻等动作。工程师称它并非为空翻设计。空翻是严苛测试手段，能验证系统性能，还透露了训练细节，此外它还将上《美国达人秀》。
韦东奕论文登数学顶刊，将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4
韦东奕和北大学者章志飞、邵锋合作的论文发表于数学顶刊《Forum of Mathematics, Pi》。他们将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4，成果填补空白，证明方法可推广到其他方程。
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。
龙虾开始自己拍电影了：我在 LibTV 里看着它从一句话做到成片
作者试用 AI 视频产品 LibTV，仅给 Claude Code 发一句话“「黑神话哪吒」视频制作”，约 10 分钟就得到视频初稿。LibTV 能搭好 0 到 60 的地基，留下可继续创作的画布，成本低还能多尝试，最后仍需人把关。
让AI接管我家：钢铁侠有的，我也能有
作者邓天卓分享用AI重建家庭数字生活的经历。从迁移20年数据，到让AI控制家电、汽车，还能排查电脑木马、整理照片等。虽AI有不足，但技术已能把科幻变成日常，家庭AI工作站可慢慢搭建。