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画个图就能管理知识？这个开源工具把笔记和画板合二为一了

作者发现开源工具Revezone，它将白板和笔记合二为一，解决图文割裂问题。有Excalidraw、Tldraw白板及类Notion笔记功能，还支持拖拽分屏。提供线上和桌面版，适合多类人群，优势明显且免费。

InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。

浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit，用3D foundation model明确目标几何，让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态，在多项指标表现出色，还具备多种能力，已被ACM MM 2026接收。

推荐宝藏级开源项目 OpenClaw Master Skills，它是 MyClaw.ai 团队维护的技能库，汇集 339+ 个 OpenClaw 技能，涵盖多领域，功能亮点多，适用场景广，还介绍了使用方法、精选技能及选择理由。

Meta宣布清华校友赵晟佳担任超级智能实验室首席科学家。他是ChatGPT、GPT - 4等模型核心贡献者。Meta为组团队不遗余力，还准备超大规模算力，与OpenAI等的AI竞争白热化。

TEN-VAD是专为实时流式语音场景优化的开源模型，能解决语音交互中常见问题。它轻量级、跨平台、高性能、低延迟，获大佬背书，在多场景是必选组件，是语音交互里易被忽略却难替代的一环。

传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。

开源君分享开源项目`ReactOS`，它类似Windows，目标是与NT系列无缝兼容，可直接运行Windows软件和驱动。该项目始于1996年，在Github获15.9K star，有轻量、兼容等特点，安装简单。

MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents，将交易任务分解为专业角色，含分析师、研究员等。介绍了安装、CLI使用、包的实现细节等，还提及项目地址。

VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。