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深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践
文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点;Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理;Harness工程为模型套“马具”,保障其可控运行。
Nature子刊封面:牛津提出首个百万级多模态心脏基础模型CSFM
牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM,能统一分析多源数据,精准诊断房颤、预测死亡风险等。它打破设备壁垒,让偏远地区也能享用顶级心脏监护,推动全球医疗平权。
AI的七窍打通了!谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2新型基础架构,将文字、图像等数据整合到统一维度,终结旧工作流。该系统赋予机器五维感知,建立跨媒介沟通语言,提升运行效率,在多场景有应用潜力。
“交互式Scaling”:增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中,商业研究Agent是“黑箱”,开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0,提出“交互扩展”提升性能,在多基准测试表现出色,也指出了当前版本的局限。
谷歌Nano Banana Pro上线,深度结合Gemini 3,这下生成世界了
谷歌最新图像生成模型Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)上线,结合Gemini 3 Pro强大推理与知识,在控制力、文字渲染和世界知识方面升级,能生成高分辨率、一致性强图像,还支持创意操控、多语言文本生成等,多产品将上线。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题,提出「方向鲁棒性」概念,揭示 PEFT 模块合并失败主因,给出 RobustMerge 解决方案,提升性能,成果开源。
深度长文解读 “世界模型” :在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”,虽无明确定义,但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测;后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型,指出各类模型相辅相成。
DeepAgent:能够自主找工具的深度思考智能体,工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent,能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色,为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构,也能媲美纯视觉模型的3D理解能力。它通过视觉提示等策略,解锁VLM多任务处理潜力,为自动驾驶等领域带来前景。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。