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既要安全⼜要弹性，理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结｜甲子光年

2025年以来，大模型应用飞速发展，以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂，但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心，为Agent构建专属‘沙箱’，解决落地难题。

长安马自达EZ - 60搭载的全球首款量产裸眼3D - HUD，核心光学零部件及算法来自中国炽云科技。该公司用十年将战机显示技术民用化，解决诸多技术问题，通过转型合作实现量产，还参与国标起草。

多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。

随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。

Claude实验室推出Claude Design功能，只需输入一句话就能生成可交互完整原型，让Figma等设计公司股价跳水。它或让画图动作消失，引发对设计师职业是否会被取代的思考，Anthropic还在下更大的棋。

Anthropic正式发布Claude Opus 4.7，定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流，视觉能力大幅提升，在多方面超越对手，普通用户使用有三大变化。

现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。

Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。

当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。

Meta超级智能实验室首个作品Muse Spark上线，跑分从18飙到52，盘中暴涨10%。它是「全能六边形战士」，有原生多模态感知等能力，上线「沉思模式」，功能先在美国铺开，未来接入社交平台，免费用但闭源。