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ICLR 2026 | 机器人不够聪明？VLMgineer让大模型自己「发明工具」，从设计到使用全自动

宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。

现在Claude桌面版可使用任意模型，这是4月官方更新添加开发者模式带来的功能。文中介绍了操作方法，还称Claude桌面版是世界最好的AI客户端，覆盖多种使用场景，推荐大家使用。

阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。

Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。

文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。

ICML 2026接收论文提出EvolveR，让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”，经闭环生命周期形成“认知Skill”，维护经验库，用强化学习让其学会“使用经验”，在多跳问答表现优。

OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型，距上次开源已6年。模型亮点多，性能强，在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频，展示其使用效果，同时解释了开源原因。

上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。

作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。

南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。