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开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。
Claude Science几周干完两年活，10倍科研提速真来了？
2026年6月30日，Anthropic发布Claude Science，定位面向科学家的AI工作台。它将科研拆成可审计流水线，整合工具链，自带可追溯代码，有协调与审查智能体，首落生命科学领域，与Google、OpenAI玩法不同。
成本降九成，准确率100%！MIT反常识架构挑战硅谷信仰
慕尼黑工业大学等研究者指出企业AI落地问题源于数据乱。RUBICON架构用AQL查询语言，把操作权交用户，让LLM在精确范围工作。测试中它准确率100%，成本低，优于现有智能体AI方案。
一个月狂揽2w+star，带你手搓自己的claude code！
Claude Code受广泛关注，但多数讨论抽象或为‘黑盒用法’。`learn-claude-code`项目对其深度拆解，通过12个课程教构建智能体载具系统，开源超一月揽34K star，还提供Web交互平台。
清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
国产大模型「五强争霸」，决战AGI！
中国基础大模型市场形成「基模五强」格局，包括字节、阿里、阶跃星辰、智谱和DeepSeek。它们要么有钱，要么有人，各有特色与优势。未来竞争焦点是追求更高「智能上限」和突破「多模态能力」，决战AGI。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
感知、控制与数据：ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点
ICRA 2026期间，速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系，且技术路径和产品侧重有差异，具身智能注重工程落地和系统能力建设。
GitHub 上 6.4 万标星的 Hermes Agent，比 OpenClaw 响应快太多！还会成长进化！
AI Agent领域热闹，OpenClaw有响应慢等问题。Nous Research今年2月开源的Hermes Agent爆火，获64.8K Star。它是自学习型AI智能体，有六大核心特性，支持换模型，更新快，还支持一键安装。