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VC开始靠AI预测未来了
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
The Batch: 920 | Nano Banana 2 在性能/价格比方面实现提升
Google发布Nano Banana 2（正式名称Gemini 3.1 Flash Image），是图像生成系统。它速度快约4倍、成本减半，支持多功能，在多个排行榜中位列前三，以低价接近文字 - 图片排行榜领先位置。
下一代架构设计工具，说话就能画
next-ai-draw-io是开源项目，用自然语言描述就能让AI自动生成draw.io格式的图。有文字生成图表等核心功能，技术栈用Next.js + AI SDK + react-drawio，支持多提供商，还介绍了安装、部署方法。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
刚刚，清华团队养出了一只「龙虾老师」！教育版OpenClaw震撼开源
清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程，AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证，支持主流大模型，有望成教育版ClawHub。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
AI 集成的智能 Profiling 实践：从性能分析到优化闭环
本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。
GEAClaw 来了：企业级“OpenClaw”，一只有商业头脑的龙虾
文章指出当前大语言模型解决问题多为收敛式，与商业问题需先发散再收敛的方式相悖。特赞发布企业级智能体系统GEA，其架构四层分工明确，能在市场洞察、社媒增长等场景发挥作用。
把本地 AI Agent 接到飞书/微信：一个工具全搞定
cc-connect是开源工具，可把本地AI编程Agent桥接到任意聊天平台。支持10+主流AI Agent、12大聊天平台，有多Agent编排等功能。v1.3.0版更新实用功能，3分钟可完成配置。