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AI 驱动的自动化科研正从概念走向真实系统。近期受到广泛关注的 FARS，以及 Karpathy 开源的 autoresearch，都在不同程度上展示了 AI Scientist 自动进行 AI 领域研究的可行性。
2026 年，OpenClaw 引爆 AI 圈，但 B 站 UP 主开发的硬核 Agent 框架 AstrBot 早在 2023 年 1 月就发布了第一个版本。B 站是如何凭借独特的社区反馈机制，成为孕育 AI 技术落地的「第一现场」？
在此背景下，浙江大学研究团队提出了 EasySteer——一个基于 vLLM 构建的高性能、可扩展 LLM Steering 统一框架。该框架通过与 vLLM 推理引擎的深度集成，相比现有 Steering 框架实现了 10.8-22.3 倍的推理加速，同时提供更细粒度的干预控制，并为八大应用场景提供了预计算 Steering 向量与完整复现示例，方便研究者快速上手和对照复现。
传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器：接到指令，搜索，下单。他们或许能跑通流程，却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之，传统的电商 Agent 只是任务导向的（task-oriented），而不是模拟导向的（simulation-oriented）。为此，来自亚马逊（Amazon）的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。
从观测时间序列数据中准确识别因果关系，是生命科学、地球科学、经济学以及人工智能等诸多领域的核心科学问题。尤其在复杂生物系统中，基因、蛋白质和代谢物之间高度耦合，并常常受到大量不可观测因素的干扰——这些「隐形混杂」无法被直接测量，却会严重误导因果推断结果，产生虚假的因果关联。
在具身智能的发展路径中，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型正逐步成为通用操作任务的核心框架。但当任务进入长程规划、柔性物体操作、精细双臂协同、动态交互等复杂场景时，VLA 仍然面临两个根本性挑战：
OpenClaw，是当下最火的开源个人 AI 助手。很多人不知道的是，OpenClaw 背后，核心是一个极简框架 Pi-coding-agent。
过去一周全网都在养那只红色卡通龙虾 OpenClaw。作为能够自己动手干活的 AI 智能体，有人花几千块请它回家，几天后账号被盗、文件被删，又花几百块请人卸载。从排队安装到扎堆卸载只隔了一周。
吉林大学&微软亚洲研究院等团队提出MindPower框架，让机器人像人一样理解他人想法并主动帮忙，构建了首个以机器人为中心的心智推理评测体系，通过六层推理链条，让AI不仅看懂场景，更能推断意图、做出决策、执行动作，显著提升助人能力。
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。