告别Docker：北大开源「迷你沙盒」，无容器也能训练SWE Agent
告别Docker：北大开源「迷你沙盒」，无容器也能训练SWE AgentAI 编程这么火，想训练个 SWE Agent 却没有资源怎么办？
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6960 点击 2026-03-23 13:44
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AI 编程这么火，想训练个 SWE Agent 却没有资源怎么办？
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。
在 AIGC 领域，基于参考图像的图像修复（Reference-based Inpainting）一直是一项备受关注的核心任务，它旨在利用参考图像引导修复过程，生成视觉一致的内容。这一技术在广告营销和电商领域有着巨大的应用潜力，例如让 AI 自动生成 “真人手持或穿戴商品” 的展示图。
一张蓝锥嘴雀的图片，你能认出它是“鸟”，但能认出它是“鸟纲-雀形目-唐纳雀科-锥嘴雀属-蓝锥嘴雀”吗？
这两年，扩散语言模型（Diffusion LLM）一直是个很有讨论度的方向。
多模态大模型，到底有多“嘴硬”？ 浙江大学联合阿里巴巴、香港城市大
目前，该论文已录用至 CVPR 2026，相关数据集和模型训练训练和推理代码将逐步开源：究其原因，一个好故事并非一堆漂亮镜头的简单拼接，而是一个有结构、有逻辑的叙事整体。
现在的AI agent往往把长交互历史直接存起来，但很难高效复用。最朴素的方法直接从「原始记忆」里检索，但常常把模型淹没在冗长、低价值的上下文里。PlugMem把经验转化为结构化、可复用的知识，并提出一个任务无关（task-agnostic）的统一记忆模块，在多种Agent基准上提升性能，同时消耗更少。
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。
OpenClaw-RL的核心价值在于：它能让您的OpenClaw🦞仅仅通过与你日常对话产生的自然反馈（如你的纠正、补充说明或环境报错），就能在后台实时自动更新权重，变得越来越符合您的个性化偏好，并在实际任务中不再犯同样的错误。