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多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision，让模型可以编写并执行 Python 代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision 均达到了当前最优水平。
我们推出GLM-5-Turbo——一个面向OpenClaw龙虾场景深度优化的基座模型。 体验过OpenClaw的用户都有一个共同感受：模型能聊好天，但未必能干好活。问题的根源不在框架，而在底层模型本身
国产大模型集体“中毒”，虚假产品“毒害”消费者。
你随手拍下一张照片，AI也许只会夸“真好看”，却说不出一句真正有用的建议。
自2025年10月Claude正式确立Agent Skills规范以来 ，Agent能力的边界正在被暴涨的脚本仓库迅速拓宽。截至2026年2月末，公开可用的Skills数量已突破28万大关 。回顾过去半年，Skills开发的火力几乎全集中在了“供给侧”，而且绝大多数由分散的第三方开发者维护。
先提前预告下，这个项目解决不了不赚钱的问题，但能帮助减少冲动交易，解决信息搜集、分析效率低问题。当然，也有同事吐槽，这是个韭菜RL，大家有选择地参考与批判一下就好。
最近，一个叫OpenClaw(小龙虾)的开源项目突然爆火，甚至出现线下排队安装的场面。很多人第一次直观地看到，AI不只是chatbot，而是可以真正“动手”操作电脑、完成复杂任务和个性化工作流的智能体。这意味着AI正在进入下半场，开始走向真实应用，并逐渐进入普通人的日常生活。
vibe coding这个词，是一年前Karpathy造的，现在他自己不用了。110次实验，AI Agent自主跑完，全程没碰键盘，顺带还搭了套家庭监控分析系统。Box CEO Levie看完说了一句话：专家不会消失，但专家能做到的事，边界变了。
据 The Informaton 报道，字节跳动已经暂缓了视频生成模型 Seedance 2.0 的全球发布计划。背后的导火索，是一连串来自好莱坞头部片厂和流媒体平台的版权争议。
根据Xsignal AI Holo（AI全息）数据库数据显示，2026年初的AI细分行业数据，如果说“活跃用户量”代表了用户的使用意愿，那么“使用时长”则揭示了真实的市场依存度。基于这两项指标的交叉分析，市场已出现严重的结构性分化：