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告别单打独斗！ClawTeam-OpenClaw 一键 spawn 整个 AI 开发团队
ClawTeam-OpenClaw 是多代理协调框架 OpenClaw 深度适配版，让 AI 代理自动组队协作。它有一键 spawn 团队、智能任务依赖管理等功能，在科研、开发、投资分析场景优势明显，介绍了使用方法和项目地址。
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
让VLM学会「心中有世界」：VAGEN用多轮RL把视觉智能变成「世界模型」推理机器
当前VLM智能体面对复杂视觉任务表现不佳，美国西北大学等机构联合研究成果VAGEN，提出创新强化学习框架，奖励正确思考过程，让VLM在行动前构建内部世界模型，效果超多款闭源大模型。
真可用！美团数字人模型开源，MV、电商等统统拿下
美团开源数字人视频生成框架 LongCat - Video - Avatar 1.5 版本，换音频编码器、加速推理，支持多任务与多场景。经770人评测，它在多维度领先对手，各方面表现均衡，效率与质量兼得。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。