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具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
OpenClaw Skill × DuckDB：一个会自动进化的电商销售分析预测是怎么炼成的
文章介绍 OpenClaw Skill 系统，给 AI 操作手册让其做事，还引入 DuckDB 解决大数据分析慢问题。以电商销售分析预测为例，展示两者结合实现自动化数据分析迭代闭环，使模型预测更准。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具，但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作，输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环，通过多案例展示其诊断优势，还介绍使用方法和提效建议。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。
从操作系统到Agent Team，字节Seed 2.0来了！
作者受字节内测邀请，对豆包大模型Seed 2.0进行多方面测试。在APP开发、多模态理解、操作系统构建、Skills调用、真实项目开发等测试中表现出色，虽有小缺点，但整体提升大，值得试用。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
脑机接口“上车”前夜：科学奇点、临床拐点与产业爆点的三角共振 | GAIR Live 022期预告
2024年初马斯克让人类实现“意念拨弄鼠标”，2026年更放言Neuralink将量产。脑机接口从科研走向商业化，技术、伦理与商业模式待清晰。GAIR Live 022期线上圆桌将探讨其前沿进展与落地挑战。