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不会拍照有招了！北大彭宇新团队开源首个美学指导大模型Venus，帮你拍好照｜CVPR 2026
北大彭宇新教授团队针对现有大模型在摄影指导上的不足，定义美学指导任务，构建数据集AesGuide，提出美学指导大模型Venus。相关论文被CVPR 2026接收并已开源，Venus在多项评测中优于现有方法。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
智能体安全如何保障？首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红，AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”，但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》，现公开征集起草单位与起草人。
OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程，真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw，它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills，涵盖实时搜索、网页自动化等场景，还给出安装方法、实战案例及常见问题解答，助用户搭建稳定环境。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
阿里开源 Team 版 OpenClaw，5分钟完成本地安装
阿里开源 Team 版 OpenClaw——HiClaw，它是 OpenClaw 超进化版，引入 Manager Agent 角色，解决了 OpenClaw 在安全、多任务协作、移动端体验、记忆管理等方面的痛点，还集成多个开源组件，部署简单，适合开发者和企业。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。
多尺度特征融合：原理、结构与实用算法案例
文章介绍多尺度特征融合技术，它结合网络不同层次特征以捕获丰富上下文信息，在目标检测等任务广泛应用。阐述原理、常用方法，介绍FPN、U - Net等结构，并给出基于这些结构的实用算法案例与Python代码。
首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。