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Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层

过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。

当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。

作者起初用AI不顺手，经研究摸索发现是指令有误。分享沟通技巧，如给身份、给参考风格、用“说人话”“举例子”，还可当头脑风暴搭子，强调清晰指令能助自我认知。

文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。

AI工具平台TryAI搭建「绘画竞技场」，让GPT - 5.6 Sol等四个视觉模型临摹蒙娜丽莎等，记录实验过程。结果显示，模型最终作品不如中途最佳版，且成本差异大，工具使用方式不同。

机器之心发布文章，介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景，指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段，以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。

清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。

OpenAI文章介绍Codex中Goals的使用，包括定义、使用方法、与普通prompt区别、编写要点、激活后变化、内部设计等，还给出复现论文示例，指出适用与不适用场景，称其改变Codex运作模式。

Anthropic旗下Claude Managed Agents上线新功能Dreaming，可让AI在工作间隙“睡觉”反思，清理记忆、总结规律、自我升级。此外，还有Outcomes、多智能体编排功能进入公开测试，能让AI独立完成复杂工作。

文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。