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1700个OpenClaw技巧，我用多邻国的方式学会的！
AI带来学习方式变革，OpenClaw技巧众多难记。智谱清言APP的学习搭子功能，可将GitHub项目生成多邻国式课程，还能处理论文、演讲等素材，通过多种技术实现知识读薄、读活、读透。
离开小米后，他赌耳机才是AI硬件的最优解｜甲子光年
甲子光年对话光帆科技创始人董红光。他曾是小米第89号员工，认为AI硬件分水岭是Agent OS，其创业产品以耳机等为载体，集成Agent OS，还谈到产品设计、成本、供应链、操作系统等多方面问题。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
拯救大模型的逻辑短板：Nature文章预测符号主义AI与神经网络的联姻将引爆下一场技术革命
结合逻辑系统与神经网络成AI热门趋势，神经符号AI崛起，旨在弥补神经网络短板。虽面临技术挑战，但已在多领域展现潜力，不过也有质疑声，其发展仍面临诸多难题。
千丁数科魏振华：企业AI落地“六步法”｜甲子引力
2025年12月3日，千丁数科COO兼首席科学家魏振华在甲子引力年终盛典上，结合龙湖数字化沉淀与实践，复盘企业AI落地。他提出“六步法”，并展示六大场景数据，为传统行业智能化转型提供参考。
雇佣过目即忘的天才：为什么企业级AI总在浪费钱？| 甲子光年
当下企业级AI缺乏连续性、动态数据割裂，主流外挂RAG的解法无法解决‘认知’问题。红熊AI的‘记忆熊’开源，构建记忆系统结合Agent平台，解决多场景痛点，还将推动记忆科学‘芯片化’。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。