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OpenClaw 实战：一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验，介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作，阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法，还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
750篇论文，彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述，涵盖754篇文献。分析传统路线痛点，介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等，还提及应用场景及未来方向。
10万智能体同场模拟，YuLan-OneSim带来真正的大社会实验
YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器，能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景，有50个默认场景，具分布式架构，支持10万智能体同场模拟，还推出AI社会研究员，自动完成社会科学研究流程。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题，研究团队提出 LOGICSCORE 框架，从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM，发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题，还分析典型逻辑错误。
2026，做Agentic AI，绕不开这两篇开年综述
2026年Agent迈入科研&落地深水区，推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战，另一篇拆解AI Agent系统架构，还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。
本周 5 个 YYDS 开源项目，真的很6！
本文推荐本周5个开源项目，有将命令行与图形化工具集成的waveterm，能转换AI输出格式的PasteMD，总结Vibe coding的vibe - coding - cn，录屏剪辑工具openscreen，还有年会抽奖系统log - lottery。
吴恩达：AI编程加速开发也埋下大坑，软件测试空前重要
吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。
刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
深夜，字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型，含三个版本。其用12万亿tokens训练，在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性，原生支持512K上下文窗口，基准测试成绩佳。
Claude设计师被工程师卷到掉队，反手造出百万用户工具
Anthropic产品设计师Nate Parrott复盘Claude Design诞生过程。起初他在工作中被工程师拉开差距，利用业余时间捣鼓出这一工具。它以HTML为突破口，融入品牌系统，从副项目转正，定位前期视觉沟通。