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现在的 Agent 将所有的工程线索和垃圾噪音都一股脑扔进 Chat Context 里，缺乏一层独立、结构化的 Engineering State 来做隔离与控制。为了打破这个瓶颈，Valkor 联合浙江大学智能计算与软件研究中心、伦敦大学学院（UCL）软件工程团队正式推出并开源了 loom。
开源一周多，DojoAgents 已经在 GitHub 获得超过 1000 个 Star。DojoAgents 项目受到关注，是因为其并不只是一个能回答投资问题的 Agent，而是一种新的金融决策辅助方式：让 AI 不再停留在生成答案，而是形成对金融世界持续更新的理解，并在数据、工具、权限和风险边界内，长期且持续主动地推进研究与决策辅助任务。
在近日的具身智能顶会 RSS（Robotics: Science and Systems）2026 上，最高奖项 Outstanding Paper Award 提名名单里，出现了一个不太 “机器人” 的名字 —— 影眸科技，一家头部 3D 生成大模型公司。
“工程师过去可能把40%到60%的时间用来写代码。现在很多人把大部分时间花在规划任务和审查代码上。”
面壁智能上周开源了一个叫 StaffDeck 的东西。
这将是一个充满生产力的周末。就在刚刚，Claude 宣布当时时间 7 月 20 日起，Fable 5 继续留在所有 Max 和 Team Premium 套餐里，限额 50%。Pro 和 Team Standard 用户继续用积分访问，另外给用户发 100 美元的一次性积分。
为了解决当前AI Agent存在的这些问题，面壁智能联合东北大学-面壁智能数据智能联合实验室、清华大学THUNLP实验室、OpenBMB与AI9Stars，正式开源了数字员工全流程构建与管理平台——StaffDeck。
随后，SpaceXAI 兑现了承诺，在 GitHub 上正式开源了这套智能体编程框架。该公司在一篇 X 帖子中表示：“开源 Grok Build 可以让任何人都能参与构建可靠且强大的框架。”开源不到 20 个小时，Grok Build 已在 GitHub 上收获 1.21 万颗 Star。
基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，RLVR）正在成为大模型后训练的关键技术。数学题能判对错，代码能跑测试，可验证奖励让大模型可以通过强化学习持续提升推理能力。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。