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告别抽卡、散装工具拼凑！通用AI视频智能体框架UniVA开源
在AI视频创作中，创作者常因频繁切换工具而疲惫。近期多所高校联合开源的UniVA框架，像「AI导演」，能整合视频工具，提供一站式自动化体验，改变「抽卡」式创作，还支持多轮交互等功能。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。
Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造工具，成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设，存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念，用MCP协议，架构含三大模块，实验成绩超OpenAI，还能让小模型提效。
深入解析多邻国的 FinOps 之旅：将云支出转化为工程洞察
多邻国在《每位工程师都该了解的 FinOps》中分享实践经验，将财务意识融入工程流程，用成本可视化机制让开发者了解成本影响，采用相关指标平衡创新与效率，借助工具优化成本，行业正从‘削减成本’转向‘数据驱动责任制’。
爬虫界“瑞士军刀”！开源高性能爬虫工具，实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成！
在AI驱动的数据时代，WaterCrawl是基于Python和Scrapy的开源网页爬虫工具，专为大规模数据提取和LLM优化设计，支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成，优势显著。
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。
让大模型“边看边改”，视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026
复旦、创智联合推出RSAgent，让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码，解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026，实验显示其在多个测试集上表现领先，还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。
多模态大模型理解物理工具吗？PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。