OpenClaw 走红背后：Agent、AI Coding 与团队协作的新问题

InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火、使用体验等问题。指出它并非低门槛产品，AI Coding 核心问题是不稳定与不可控，还讨论了团队落地方式及未来 AI Coding 可能的拐点。

他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力

2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。

超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力

文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。

ICIG 2025：共话图像发展新坐标

2025年10月31日至11月2日，第十三届国际图象图形学学术会议（ICIG 2025）在徐州举行，700余人参会。大会展示前沿成果，设多场论坛与赛事，专家认为其为领域发展注入新动力，巩固中国学术交流地位。

OVI：统一的音视频生成模型，声音与画面同步诞生

音视频生成领域以往多阶段架构易致音画不同步等问题。耶鲁大学团队提出 OVI 统一范式，采用双塔 DiT 架构与分块式跨模态融合机制，实现音画同步生成，不过目前有计算开销大、音频有局限等问题。

手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里

中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。

从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。

文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。

MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！

AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。