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让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码)
TRAE SOLO正式版面向国际版所有用户全量上线，模型能力提升且限免。它是响应式编码特工，适合复杂任务。有打通‘行动➔验证’闭环、SubAgent管理上下文等亮点，正式版还有多处升级，作者分享实战技巧。
LLM的“记忆外挂”来了！Supermemory新API：一行代码让LLM记忆“无限+省钱90%”
Supermemory公司发布Infinite Chat API，能让任何LLM有近乎无限上下文长度。用户一行代码就能切换，可扩展上下文、省90%成本、提性能，已上线，有免费试用额度，后续有固定费用和用量计费。
苹果AI选Mamba：Agent任务比Transformer更好
苹果新研究指出，在长任务、多交互的Agent式任务中，基于SSM架构的Mamba在效率与泛化能力上超Transformer。虽Mamba有局限性，但引入外部工具后性能显著提升。
阿里 Qwen3.8 正式发布：2.4T 规模，自主编程 16 天搓出一个 Hermes Agent
8月3日，阿里巴巴发布新一代基座大模型Qwen3.8，总参数量2.4万亿，性能居全球第一梯队。其API已上线千问AI平台，还接入“千问办公”。Qwen3.8编程和办公能力强，还将开源，性价比高。
CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
Claude 现在能直接操作你的 iPhone 了，无需越狱
LLM操作手机以往方案有局限，phone - harness利用macOS Sequoia的iPhone镜像功能，通过截取镜像窗口、注入操作、截屏验证实现Claude操作iPhone，还介绍安装步骤、踩坑及已知限制。