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OpenClaw逼出Claude最强反击！GUI操控电脑和真人无差别，网友：这得花多少token？

Claude Code升级Computer Use能力精准反击OpenClaw，基于GUI操作，像真人操控电脑。升级后无需API或CLI改造，能操控传统软件，还上线远程控制、定时任务功能，有安全分层设计。已向Claude Pro和Max用户开放。

硅谷兴起Tokenmaxxing（Token刷量大赛），AI公司追踪员工token消耗，招聘、考核都与token相关。风投者费用半年内从月付200美元涨至年烧10万。黄仁勋提议用token作薪酬，同时也有对刷量竞赛的质疑。

本文基于超1000+智能体应用实践经验，介绍企业级Agent多智能体架构。强调单智能体优先，介绍AgentScope支持的多智能体模式，对比工作流与对话模式，给出架构选型指南，还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能体提供的能力。

EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。

Anthropic为Claude Cowork推出新功能Dispatch，能让用户用手机给电脑上的Claude派任务。它代码本地运行，保障数据安全，还支持持久对话。目前已对Max订阅用户上线，不过存在多设备支持等问题。

作者在深圳做OpenClaw线下Workshop时，发现国内用户用Telegram与它对话不便。后找到接入钉钉的解决方案，介绍了接入原因、配置教程，还分享用其监控AI热点和做竞品分析的使用体验。

谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。

北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。

全球AI竞赛进入下半场，赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势，取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点，给出应对之策。

美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。