「论文分析」共找到 2019 篇相关文章
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
手机版openclawd来了，无需Root，让 AI 像人类一样使用你的手机
Andclaw是个人开发者开源的Android自动化工具，核心理念是让AI像人类一样使用手机。它无需Root、电脑，通过无障碍服务读取屏幕内容，让AI分析操作。具备无需Root、独立运行等功能，还支持多模态输入。
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。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。
刚刚，苹果官宣iphone搭载最强AI，每年给Google 10亿，不愿在信ChatGPT。
早上苹果与Google官宣的新闻刷屏，下一代苹果基础模型将基于Gemini构建。苹果因自研来不及且人才流失，选择花10亿买Google模型。还分析了未选OpenAI的原因，以及隐私方面的问题。
为何95%的AI项目注定失败？回到未来，策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展：回到未来》指出，当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论，论证策略型代理AI是企业转型路径，还阐述构建算法化企业生态的方法。
年入103万美元！AI 独立开发者天花板！普通人应如何实践？
2026年初，法国独立开发者Marc Lou晒出2025年103万美元收入，他靠一人开发产品，利用AI工具快速迭代。他采用多产品矩阵、交叉推广等策略，也分析了中国独立开发者状况，给出入局建议。
检索做大，生成做轻：CMU团队系统评测RAG的语料与模型权衡
CMU团队在最新ECIR接收论文中，系统评估RAG语料规模与生成模型规模替代关系。实验表明，语料扩容可让小模型追上大模型，提升主要来自证据覆盖。研究为RAG系统提供更具性价比提升路径。