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ICLR最佳论文：Transformer天生简洁
2026年ICLR最佳论文对Transformer做深度思维体检，指出其架构真正威力在于描述概念时比RNN等简洁指数级甚至双重指数级，但验证其内部逻辑计算成本高昂，为解释其能力开新窗。
OpenClaw引爆的AI Agent浪潮中，终于有芯片给端侧“解渴”了
OpenClaw让AI Agent成产业竞赛焦点，但云端方案算力、成本和安全问题凸显。瑞芯微推出端云协同方案ClawChips，采用算力解耦架构，在成本与场景适配间找平衡，还开源并提供开发套件借用权益。
Transformer论文作者重造龙虾，Rust搓出钢铁版，告别OpenClaw裸奔漏洞
Transformer作者Illia Polosukhin重造安全版龙虾IronClaw。OpenClaw安全状况差，IronClaw用Rust重写，建立四层防御，还能防提示注入。其背后是NEAR更大构想，目标是用户掌控数据和资产。
SubAgent 与 Skills：AI Agent 的两种扩展方式
文章介绍了 AI Agent 的两种扩展方式：Skills 是“操作手册”，让 Agent 按需获取知识；SubAgent 是独立“专家助手”，有自己的上下文窗口。还通过给文章配图案例对比两者差异，并给出使用建议。
智源发布 2026 十大 AI 技术趋势：世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日，智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》，指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线，并给出十大趋势，为行业提供布局锚点。
一年没用Perplexity，AI搜索进化惊呆我了丨TIP 005
Perplexity Lab推出后，AI搜索实现技术成熟度拐点。作者体验其新出的Perplexity Lab，发现它进化很大，如答案数据可视化、回答可交互等，虽有亏损且价格贵，但仍是实用的AI搜索。
每2秒吃透一道高数大题！华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程，通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环，从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破，实现大模型高效训练。
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团队让编程Agent接管真实机器人实验，成功率达99%
NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目，首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环，完成高精度任务，成功率 99%。项目计划开源，还提出 MRU 与 MTU 指标。
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。