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面壁智能开源 EdgeClaw，一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视，数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw，以三级安全和性价比感知协同机制，解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
刚刚，MiniMax直接让龙虾学会自我进化，也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上，英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局，推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级，在多方面表现出色，还在科研评测中获佳绩，实测效果良好，开启自我进化。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。
Evolvent AI 胡梦康：Agent 可能会被模型吃掉，但帮助 Agent 进化不会
Evolvent AI 创始人胡梦康认为 AI 下一阶段是让模型自主迭代。公司搭建 Self - Evolving Agent Infrastructure，希望成 Agent 进化的数据基础设施供应商。胡梦康分享研究历程、对 Agent 方向判断及公司业务，探讨 Agent 数据等问题。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
首篇以第一性原理剖析OpenClaw自进化AI社会的论文
截止发文，OpenClaw项目已达192k Star，其衍生的AI Agents社会网络moltbook聚集大量智能体。北邮等团队首次从第一性原理研究，提出“自进化不可能三角”理论，还给出缓解策略。
首次综述「边-云协同计算」，分布式智能与模型优化的最新进展
边缘 - 云协同计算整合边缘节点和云端资源，解决传统云计算问题。最新综述论文系统梳理其架构设计、模型优化等方面，提出统一框架，还指明未来研究方向，如大语言模型部署、6G整合等。
智能投顾的大模型应用，为什么选择了“大小模型协同”？
大模型时代，金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构，能在性能、准确性与合规间找平衡，还阐述了架构亮点、问题解决办法等。