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用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
给Agent加上知识图谱，开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
1.5K Star！网页提取神器 webclaw：让 AI 精准抓取网页核心内容！
webclaw是专为AI工作流打造的高性能网页提取工具，能把网页转成适合大模型的内容。它有Token优化、极速响应等亮点，支持多种安装和使用方式，解决了传统抓取工具的痛点。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
Anthropic顶级Claude模型被逆向开源，这几个模块借鉴了DeepSeek
22岁开发者逆向开源Anthropic的Claude Mythos Preview模型架构，名为OpenMythos。其核心模块借鉴DeepSeek，采用带混合专家路由机制的循环Transformer，有独特设计和稳定机制，重新框定扩展性争论。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
分享10个你可能不知道的Claude Code隐藏命令。
作者分享10个Claude Code隐藏命令，如/btw可并行提问不污染上下文，/rewind能分别回退代码和对话等，还介绍快捷键，强调Claude Code更新快，建议关注更新动态。