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不同灵巧手，终于可以共用「一套大脑」了

北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。

大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。

本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战，提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进，还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向，团队来自蚂蚁集团AI force。

Vercel 发布开源项目 Skills.sh，为 AI 智能体打造“标准动作库”，让其通过命令行执行可复用操作。它是开放生态，开发者能定义、分享指令。项目获广泛关注，社区认为其实用性强。

上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。

Win系统装软件易遇‘全家桶’，开发者管理包管理器繁琐。开源神器UniGetUI可聚合主流包管理器软件源，在清爽界面搜索、安装、更新和卸载软件，功能丰富，还提供多种安装方式。

这是对 ClawdBot 创始人 Peter Steinberger 的访谈。他分享 ClawdBot 开发历程，认为 AI 是杠杆非替代品，编程语言不重要，工程思维才关键，还预测 80% App 会消失，批判复杂智能体编排系统。

截止发文，开源AI Agent项目Clawdbot（已更名OpenClaw）超134k Star，其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因，分析难以避免的问题，还给出控制Token账单的方法。

多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。

网易云音乐前CTO曹偲推出AI Coding产品Toco AI，旨在将确定性和工程性带入AI Coding。他认为架构决定软件开发上下限，代码会逐渐黑盒化，业务架构更重要且难被AI取代，产品可助力软件开发。