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阿里WebDancer：训练类DeepReaserch的Agentic Model
来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer，这是一个原生信息检索的Agentic Model，能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架，经多阶段训练，在信息检索基准测试中表现出色，为解决复杂检索问题提供新思路。
Raycast + MCP = AI Mac
Raycast添加AI插件可实现跨应用调度，现支持MCP。它解决了MCP用户部署、配置难的问题，提供接近自动部署的方法。还介绍了MCP在Raycast中的安装与使用，以及作者常用的支持MCP的客户端。
情人节暴击！下跪求婚的可以是机器人了
情人节，Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架，解决人形机器人数据采集难、效率低问题，通过硬件、交互与算法协同，实现低成本、高效全身操作策略学习。
硅谷豪赌算力烧到停电，中国团队反向出击！这一刀，直接砍碎Scaling Law
硅谷陷入算力战争，OpenAI、马斯克等豪赌Scaling。但Anthropic指出模型大、算力多不一定聪明。Yuan 3.0 Flash登场，用RAPO+RIRM解决过度思考，降低推理token，在多模态任务表现出色，引发开发者关注。
开源版 Claude Cowork
Multica是原生桌面客户端，将编程智能体能力带给大众，支持Claude Code等。它类似Obsidian，可按需定制，能解决编程智能体使用障碍，具备简洁界面等特性，还介绍了使用、开发、构建等内容。
代码检索新王登基！CodeFuse ｜ 开源C2LLM，用“注意力池化”刷新MTEB-Code榜单
蚂蚁集团与上海交通大学推出C2LLM系列模型，基于注意力创新池化机制解决代码表征痛点，登顶MTEB - Code榜单。作为CodeFuse Embedding开源家族成员，将全套回馈社区，为代码大模型研发提供基线。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
刷榜自动驾驶语义场景补全！北大新作：高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
X爆火Overleaf科研辅助神奇PaperDebugger
当下学术写作借助大语言模型辅助时，流程繁琐且上下文易丢失。新加坡国立大学团队推出的 PaperDebugger 是基于插件的多智能体系统，寄生在 Overleaf 编辑器内，可完成多任务，解决现有工具不足。
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。