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对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
AI学会左脚踩右脚自进化？Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents（DGM - H）。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限，能跨任务自我改进，还自动生成基础设施，或改写Agent竞争规则。
Google 发了个压缩算法，内存砍 6 倍，速度快 8 倍，精度零损失
Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
"将注意力旋转90°"：深入浅出解读 Kimi 最新出圈成果
Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议，马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与，提出‘注意力残差’机制，解决标准残差问题，分全、分块注意力残差，权衡开销与效果。
26.7K 标星！GitHub 高分教程 Learn Claude Code：12 节课带你手搓一个 Cursor！
Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目，目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课，每节加一个机制，逻辑清晰。配交互式Web平台，文档‘心智模型优先’，还提供后续项目助知识落地。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。
“软件比白领更先被 AI 击穿”！Anthropic CEO 最新改口，反讽马斯克危言耸听，两大佬隔空互掐
Anthropic获300亿美元G轮融资，马斯克怒怼其AI“厌世、反人类”。Anthropic CEO Dario Amodei暗讽马斯克说法“危言耸听”，还改口称软件比白领更易被AI击穿。此外他还谈了AI在多领域的影响及风险应对。