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企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。
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。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
a16z：2026 年的 AI 应用生态，关键问题是这几个
a16z投资人Anish Acharya探讨2026年AI应用生态关键问题。他指出应用和模型分化将更明显，未来AI应用是组合体。还提到工具本质会变，企业部门要软件优先，应用层创业公司有多种优势。
OiiOii意外走红背后：为何10万人排队等一个不完美的AI Agent？｜甲子光年
OiiOii是成立不到半年、团队仅十余人的初创公司，产品尚处内测，却引来近10万人排队申请。创始人闹闹有丰富履历，不回避产品缺陷，公司已获天使轮融资，将全力投入迭代。
所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」：第一批用户反而是最忠诚的
OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据，分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」，即 AI 模型首批用户留存率更高，与传统 SaaS 玩法相悖，还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。