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腾讯混元无相团队提出HY-WU框架，让AI在推理阶段根据输入实时生成参数，突破固定模型局限，在图像编辑任务中显著提升效果并解决任务冲突，实现推理阶段实时适配。

聚力维度创始人赵天奇揭秘3D AI如何将短剧成本降至1/10，并畅谈被称为“游戏终极形态”的互动影游如何颠覆行业。从赛娲大模型到商业路径，干货全解读。

清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI框架OpenMAIC，10秒将技术文档转化为互动课堂，支持自动备课、交互组件、多智能体讨论等，免费使用。

三星研究院联合北大发布M2RL报告，系统性对比混合多任务RL与专家模型融合，发现混合训练可节省37%算力且域间正向迁移显著，为通用大模型RL训练提供全新范式。

中科院计算所与上海交大提出MultiAnimate框架，仅用双人数据训练即可生成多达七人的高一致性动画，解决多人交互中的身份混淆与空间错位问题，效果显著优于现有方法。

阿里、腾讯、百度等大厂纷纷入局OpenClaw（龙虾），从极客工具走向全民单品，背后是云服务商争夺AI入口和token收入的战略考量。本文分析OpenClaw的爆发逻辑、价格战本质以及生态竞争的未来。

深度测评智谱AutoClaw桌面应用：安装体验、界面配置、功能实测、成本分析（国产模型vs Claude），客观解析它的优势与劣势，探讨AI Agent的未来。

2026年GTC上，黄仁勋揭示AI计算需求两年暴增100万倍，发布Vera Rubin平台与开源智能体操作系统OpenClaw，详细解读万亿美元产业蓝图。

实测MiniMax M2.7模型搭载西游取经团五角色Agent系统，在科研规划、工程开发、学术写作等场景中展现出主动拆解任务、资源量化、协作派活等能力，标志着AI从单次生成进化为任务组织执行。

香港大学赵恒爽团队在CVPR 2026提出GDRO，一种针对扩散模型的组级奖励优化后训练方法，能有效避免奖励作弊并大幅提升训练效率。本文详细解读其原理、实验结果及团队信息。