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就在刚刚，MiroMind 在其官网宣布了三位杰出的 AI 科学家加入领导团队。这几项重要任命标志着 MiroMind 在构建 “发现式智能”（Discoverable Intelligence） 的使命上迈出关键一步 —— 一种不仅能分析已有知识，还能进行预测并探索全新概念的 AI。
2月以来，OpenClaw（前身为Clawdbot、Moltbot）卷疯AI圈。在2月21日OpenClaw发布的最新版本中，正式接入了Google Gemini 3.1 Pro预览版，还将Discord引入实时语音与连续路由功能。
DiscoX构建了一套200题的长文翻译数据集，以平均长度1,712 tokens的长篇章做评测单元，要求整个长文文本作为一个整体来翻译，除翻译准确度外，重点考察跨段落的逻辑与风格一致性、上下文中的术语精确性、以及专业写作规范，贴合用户真实的使用场景。
在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
大模型持续学习，又有新进展！
斯坦福与英伟达联合发布重磅论文 TTT-Discover，打破「模型训练完即定型」的铁律。它让 AI 在推理阶段针对特定难题「现场长脑子」，不惜花费数百美元算力，只为求得一次打破纪录的极值。从重写数学猜想到碾压人类代码速度，这种「激进进化」正在重新定义机器发现的边界。
最近，Cursor 也发表了一篇文章《Dynamic context discovery》，分享了他们是怎么做上下文管理的。结合 Manus、Cursor 这两家 Agent 领域头部团队的思路，我们整理了如何做好上下文工程的一些关键要点。
Google Labs 最新推出的 Disco，试图打破这一陈旧范式。这款由 Gemini 3 驱动的实验性产品，不再满足于仅仅展示网页，而是试图将浏览器转化为一个能够实时生成软件的“工厂”。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
当AI开始「自己学会学习」，人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero，在从未见过的游戏中依旧稳定高效。