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Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层

过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。

文章围绕Hexstrike AI在多个工具及模型上的渗透测试展开。介绍测试环境，用不同难度靶机测试。分析Claude desktop+Sonnet 4.5、AIaW+Deepseek、Cursor+多个模型等组合表现，指出LLM辅助渗透测试任重道远。

Andrej Karpathy周末手搓Web应用llm - council，让多个大模型像顾问般提供建议。查询通过OpenRouter分发给多个大模型，它们互评后由‘大模型主席’生成最终回复，代码已开源。

2025年11月29日，第四届智能流体力学产业联合体大会上，西北工业大学等联合发布“多智能体协同驱动的新一代流体力学工业软件平台”，解决流体设计仿真瓶颈，含完整体系，有多项关键技术及典型应用场景。

谷歌新论文通过180组实验找到智能体的Scaling Law（定量扩展原则），在四个基准测试评估，推导预测模型，实验结果颠覆直觉，还量化阻碍因素，发现不同模型协作性格，为智能体部署决策提供支撑。

随着视频生成模型发展，影视级长视频需多镜头序列及自然转场，这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型，基于掩码机制实现自动化转场，还构建 Cine250K 数据集，实验效果超基线。

上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。

今天凌晨，谷歌在官网开源AI Agent框架Gemini CLI，将Gemini大模型融入终端。它能调用视频和图像模型，集成MCP、谷歌搜索等功能，还集成超强编码助手，刚开源就在Github超9000颗星。

AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。

来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。