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从OpenAI AI Phone到Gemini on Android：AI手机时代需要怎样的Agent Harness？
过去一年，AI与手机关系被重新定义，腾讯混元等机构研究PhoneHarness，关注AI在手机上行动及任务完成验证问题。它让手机Agent行动不止GUI，还有Bench检验执行结果，推进AI手机基础设施建设。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式
现有视觉语言模型处理长视频面临诸多难题，厦门大学等联合提出轻量高效、无需微调的 Video-RAG 框架，采用多模态辅助文本检索增强生成，解决长视频理解问题，适用于多场景。
想给产品加一个 AI 搜索，是上向量数据库还是用 MongoDB 就够了？
本文解答产品添加AI搜索时，选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问，理清两类检索的能力边界，讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点，给出可复用的选型判断框架。
超越千问和TRAE Work：这款还没“满月”的AI办公产品，凭何越过混战？
AIGCRank 8月AI办公智能体榜单出现新面孔库库AI，上线不到一个月跻身前列。文中对比它和豆包工作、WorkBuddy、千问办公的功能，指出无最好的工具，需按需选择。
阿里 Qwen3.8 正式发布：2.4T 规模，自主编程 16 天搓出一个 Hermes Agent
8月3日，阿里巴巴发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，性能居全球第一梯队。其API已上线千问AI平台，还接入“千问办公”。Qwen3.8编程和办公能力强，还将开源，性价比高。
从视觉压缩，到视觉记忆：MonkeyOCRv2以重建保留文档页面证据
文档视觉编码器对LLM理解和推理很重要。MonkeyOCRv2提出‘重建即文档视觉记忆’，通过多组实验验证其有效性，还发布MonkeyDoc v2数据集，推动公平比较的研究文化。
TabClaw：让 AI 真正读懂你的表格数据
TabClaw 是面向表格数据的 AI 分析 Agent，能让 AI 真正读懂表格数据。它核心标签是全透明与持续进化，工作流分显式和隐式两层，目标是成为真正理解用户、能一起成长的表格分析伙伴，项目已开源。
让LLM互相“审稿”：简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法，受学术同行评审启发，含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差，实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线，性能提升显著。