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“养虾”热潮下，专家帮你拆解Agent如何重写软件逻辑 | 奇点智能技术大会首日精彩回顾
2026 奇点智能技术大会聚焦 AI 发展新趋势，探讨 Agent 对软件与互联网产业的重构。会上发布白皮书、评测榜单，成立开发者社区，多位专家分享见解，涉及 AI 研发、模型协同、大模型演进及科学多模态模型等内容。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
五百行代码打造SOTA视觉智能体！UniPat AI最新开源
多模态大模型代码能力强，但基础视觉任务常失误。UniPat AI推出极简视觉智能体框架SWE-Vision，让模型用代码弥补视觉短板，在五个主流视觉基准测试达最优。该框架设计独特，开源代码和数据已发布。
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出，当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」，在物理世界应用中「水土不服」，第二代范式应是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
Node.js之父宣判“手写代码时代结束”！DHH明确反对“结束论”：大模型还差口气，手写更有竞争力
Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束，而Ruby on Rails作者DHH反对，认为大模型还差口气，手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验，指出距AI带来明显优势的拐点还差一点，还探讨互联网和产品发布等问题。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。