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功能全面的Agent！吸取了open-manus,langmanus众家之长

Cooragent是在langmanus基础上重大改进的Agent框架。文章介绍其本地部署、CLI工具使用、添加MCP服务等实战操作，还提及深度兼容Langchain工具链、支持MCP等特点，有两种工作模式。

本文披露Meta AI负责人亚历山大王的爆料，扎克伯格豪掷千亿美金押注未经验证的Muse Wonder大模型项目，失败Meta将陷入严重财务危机，目前该模型已跻身顶级大模型队列。

作者读完《解析物理的十层之旅》后，手搓Lisp Prompt实现十层认知相关功能，给出了如费曼、十层认知、可视化等函数的源码。

Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。

CVPR 2025 于 6 月 11 日至 15 日在美国纳什维尔举行，MMLab@HKU 携 24 篇高质量论文亮相。其还是三项国际竞赛的发起与主办方，主办六项前沿活动，研究成果展示了多领域进步。

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。

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。

清华大学李勇团队分析2.5亿篇科学文献，揭示AI for Science领域矛盾：虽助科学家个体加速，却致科学界群体注意力窄化。这由当前AI模型缺通用性导致，团队推出OmniScientist系统破局限。

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。

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。