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OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程，真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw，它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills，涵盖实时搜索、网页自动化等场景，还给出安装方法、实战案例及常见问题解答，助用户搭建稳定环境。
北京AIGC视听产业创新中心：“数字浮游”今日开展，AI视听实验室赋能艺术实践
2026年3月7日至5月5日，“数字浮游——第六届北京电影学院国际新媒体艺术三年展巡回展”在郎园Station X美术馆举办。该展由北京电影学院与X美术馆联合主办，汇集24位（组）艺术家的26件作品，呈现数字技术下的创作环境。
Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？
OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
魔法原子迎来“春晚时刻”｜甲子光年
2026年，魔法原子成春晚智能机器人战略合作伙伴，还举办全球合作伙伴大会。其自研机器人挑战春晚复杂环境，此前全栈自研积累实力，有超亿元订单，靠场景和生态赋能突围，未来需转化技术优势为商业成功。
让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
硅谷一线创业者内部研讨：为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功，他们做对了什么？
来自硅谷一线AI创业者数据显示，95%的AI Agent在生产环境部署失败，原因在于围绕模型搭建的脚手架不完善。文章基于研讨会内容，探讨AI Agent构建关键，如上下文工程、安全控制、记忆功能等，并指出待解决问题和未来方向。
这个 AI 产品，给了我久违的惊喜。
作者曾探讨为何此前无出圈客服 Agent 产品，认为做 Demo 易，生产环境可用门槛高。本周阿里瓴羊团队发布企业级客服 Agent，它能处理退款、补发等流程，采用人机分工模式，务实靠谱，有望改善客服行业现状。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。