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33%！Claude、GPT、Gemini 在真实网站上集体翻车，ClawBench 把 AI agent 打回原形
ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务，结果惨烈，如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个，GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题，为评估模型提供标尺。
OpenClaw的风刮到了多模态生成，6B小模型超越Nano Banana 2！
现在多模态生成模型在复杂指令和下游任务表现不佳。上海人工智能实验室等团队提出GEMS，将OpenClaw成功应用于多模态生成领域，激发小模型潜力，让6B小模型部分任务超越Nano Banana 2。
首个自主数据科学的智能体
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。
让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT，让视觉语言模型有「工具智能体」能力，还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务，团队构建 MAT-Bench 评测，其在多任务超 GPT-4o。
CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁？LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击，指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法，通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务，实验显示其提升防御效果，且对正常任务影响小。
把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里：它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7，用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力，让其开发管理系统验证工程能力，还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色，但处理复杂事件仍待优化。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。