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对话唐波 x 伍斌:OpenClaw 最强的地方,为什么也成了它最大的短板? | AI 进化论

本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命,对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势,后成短板,还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。

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不要建一千个 Agent:Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化

美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元,在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构,Policy Agent 开发过程,定义“正确”标准,建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。

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阶跃新模型快到“没推理”!印奇上任,果然气势一新

印奇上任后,阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash,总参数196B,支持256K上下文窗口。它推理快,适配多家芯片厂商,在多场景表现出色,还具备端云协同能力,架构也有多项优化。

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AI用3年时光,来了解你!首个AI Clone长期记忆基准

现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,构建合成人生,设计评测任务,实验发现简单方法在检索上更有效,记忆系统应还原信息。

新智元
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NeurIPS 2025 Spotlight | FSDrive统一VLA和世界模型,推动自动驾驶迈向视觉推理

面向自动驾驶的多模态大模型存在问题,FSDrive提出“时空视觉CoT”,让模型“以图思考”,联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力,实验表现出色。

机器之心
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只要科学任务能打分,AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文

谷歌最新论文提出,只要科学任务可评分,用大模型+树搜索,让AI大海捞针,就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法,都达SOTA水平。

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d-Matrix用3D堆叠技术终结"内存墙",AI推理迎来光速时代

2025年9月Hot Chips上,d - Matrix展示3D堆叠数字内存计算技术,直击AI“内存墙”难题。其产品Corsair带宽强大,新Pavehawk架构更有性能跃升,为AI推理开辟新赛道,虽面临挑战但前景可期。

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从 MCP 到 Agent:构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践

本文整理自字节跳动 Trae 架构陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系,涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容,还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。

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SPIRAL:零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」

新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL,让模型在零和游戏自对弈强化推理,摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学,还开发系统保障训练,虽有局限但为 AI 发展指明方向。

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深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒?首篇社会物理学引导的深度学习(SGDL)综述深度解析

近日,清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景,探讨其与大模型结合潜力,也指出面临的挑战,认为其是思维范式跃迁,正构建智能社会蓝图。

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