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给 Agent Skills 装上眼睛：MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策

上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

文章介绍了Ralph Loop技术，它由程序员Geoffrey Huntley发明，核心是让AI持续工作直到外部验证通过。对比了与主流Agent框架的差异，还列举其真实战绩、使用方法及适用场景。

尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。

文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。

MobiAgent是强大的移动端智能体系统，含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务，提供开箱即用App，内置经验检索模块可自动优化规划。

李飞飞最新长文指出，AI下一个前沿是「空间智能」，它能让「看见」升华为「推理」等。她揭秘了空间智能「世界模型」核心框架和三大核心支柱，还阐述了其应用领域及构建挑战。

北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。

在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。

抢滩6G前夜，香港科技大学（广州）等机构发布PhyRMDM框架，将物理约束与生成模型能力融合，解决传统AI构建无线电地图预测失真问题，成果被顶会ACM MM 2025接收，代码和权重已开源。