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Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】

近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。

Meta和Manus官网宣布，Meta收购Manus以提升通用Agent能力。此次收购费用数十亿，是Meta第三大收购案。Manus产品以“通用Agent”为核心叙事，今年先爆火、融资，后迁总部，最终被收购。

互联网大佬爱讲“AI平权”，却没说AI变强、获知识门槛降低时，人和人差距反而拉大。决定差距的关键是提问力等三个能力，真正的提问力是对问题“形式化定义”的能力。

7月26日，人工智能教父Geoffrey Hinton与周伯文教授进行17分钟对话，谈及AI多模态大模型前沿、“主观体验”和“意识”等话题。Hinton认为当今多模态聊天机器人已有意识，还探讨了训练善良AI及AI推动科学进步等问题。

智能家居爆发期，诸多硬件品牌借涂鸦能力发展。如今涂鸦发布AI生活助手“Hey Tuya”，它依托自研架构补齐Agent进入物理世界的关键能力，让涂鸦从幕后走向台前，有望构建家庭生活新基础。

AI发展中普通人使用门槛抬高，供需错配。5月19日袋袋（Profy）上线，专家说出经验就能封装成“数字专家”。它有四层能力和独特架构设计，让判断力独立流通，赋能普通用户。

本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇，以OpenClaw项目为例，介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞，还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性，4月底悟空Agent将开放试用。

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。

阿里QoderWork新版全面上线Windows。它是成熟的商业化办公桌面Agent，能处理文件、生成文档等。实测显示，它可整理图片、生成PPT和报告，还能处理重复工作。其具备安全防护、分级调度、功能扩展等特点。

字节开源的豆包手机核心支撑GUI Agent模型UI - TARS登顶GitHub热榜，突破26k Star。它是多模态AI智能体，纯视觉驱动，部署简单，历经多轮迭代，成为热门开源多模态Agent。