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Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
陈大年复出，入局大模型
国产大模型领域黑马StartLux-V1.0-27B-Preview，参数量仅27B，在信通院MCP测试中排综合第二，仅次于1.6万亿参数量的DeepSeek-V4-Pro。其创始人陈大年押注本地模型，公司专注该领域商业化。
基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
“毋在浮沙筑高台”：汪源谈智能体想从 80 分跨到 90 分，全卡在上下文
前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享，指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程，转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点，以及推出的新内容格式KRL。
Agent 的 Token 账单怎么省？
AI 行业从生成式能力向 Agent 行动力跃迁，核心矛盾转向推理成本可控性。随着企业将 Agent 编入自动化流水线，Token 消耗受关注，业界开始聚焦以「降本」为核心的技术路线。
Meta把内部设计系统开源了，支撑内部13000+应用，专为Agent调优
Meta开源的Astryx大更新，改造成Agent适配设计系统。它已在Meta内部演进8年，支撑13000+应用，提供150+可访问、可主题化的UI组件及开发工具，让人和AI用同一套语言。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
豆包 2.1 Pro：属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历，指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力，成本低。还展示用它做的多个案例，如歇后语扭蛋机、文件整理工具等，认为其能解决日常问题，降低Coding门槛。
《Loop Engineering橙皮书》发布！免费，开源
《Loop Engineering橙皮书》发布，免费开源。Loop Engineering概念由多人共同推动，它是在提示词、上下文、缰绳工程基础上更进一步。文中介绍了循环的动作、零件，Claude Code的相关命令，也指出新手实践的坑。
机器人的“ChatGPT时刻”为何迟迟未来？
俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。