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成果三年两登Nature封面，这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化，重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息，构建互补通路，团队还研究算法融合信息，目前芯片进展良好。
52k Star，Hermes Agent试图杀死OpenClaw
近期龙虾（OpenClaw）热度下降，harmess engineering大火。开源项目hermes-agent已有52.7k Star，是自学习型AI智能体，能积累技能、持续学习，可轻松切换多种模型，还给出安装、使用指南和文档教程。
阿里Qwen悄悄放出6个开源权重，国庆卷疯了~
国庆期间，阿里通义千问悄悄放出6个开源模型权重，Qwen3-VL是通义千问系列最强大的视觉 - 语言模型。其30B版本多模态表现媲美GPT - 5 - Mini等，功能与架构均有升级。
吴恩达来信：人工智能工程技能地图
吴恩达团队综合整理AI工程技能地图，助开发者确定学习方向和雇主招聘。四项重要技能为构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编程智能体、塑造构建，背后需持续学习心态。
准确率轻松翻倍！不烧钱微调，AI靠“写日记”实现能力跃升
Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式，靠读写反思、“写日记”式学习机制，在不改变模型参数下实现能力跃升，在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
与DeepSeek-OCR不谋而合，NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架，为大语言模型长文本推理提供视觉方案，与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读，有快 - 慢路径协作，在多任务表现优，还让模型‘用眼看文字’，优势明显。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。