小米miclaw刚停服就完成备案,荣耀YOYO Claw和阶跃手机也在列
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腾讯发布WorldClaw:Agent开始自己搭3D世界
据动察 Beating 监测,腾讯混元发布 WorldClaw,可以让 Agent 自动规划并搭建 3D 世界。用户只要描述想要的场景,它就会先规划地形和区域,再生成建筑、植物、人物等内容,最后在 Blender 里把场景组装起来。 WorldClaw 还会自己检查结果。物体悬空、穿模、比例不对,它会继续调整,再重新渲染检查。 生成后的场景可以继续编辑。地形、建筑和植物都是独立的 3D 对象,可以移动、删除和修改,也能接入游戏、动画和后续渲染流程。 目前 WorldClaw 用 Claude Opus 4.8 负责规划、调度和检查,再调用 GPT-Image-2、SAM3、SAM3D、Hunyuan3D 和 Blender 完成具体任务。
小米新一代模型MiMo-X首次亮相:Pro、Flash两款模型开启内测
动察 Beating AI 快讯,小米首次公布新一代 MiMo-X 系列,首批包括 MiMo-X-Pro-Preview 和 MiMo-X-Flash-Preview 两款模型。目前公开的体验入口是新推出的 Xiaomi MiMo Desktop,获邀用户可限时、限量、免费使用。官方暂未公布两款模型的参数、上下文长度、基准成绩和 API 开放时间。 MiMo-X 面向复杂推理、多 Agent 协作、大型编程项目、Office、网页与交互设计、视频剪辑、3D 生成、音乐生成和电脑操控等专业工作场景。MiMo Desktop 可以直接读取文档、表格、图片、视频等素材,自动拆任务、调用工具和浏览器,并交付可继续编辑的 PPT、网页、App 等成果;大型任务还能拆给多个 Agent 协作。 小米三周前就在财报会上预告,首个 MiMo 桌面应用和新模型即将推出。这次两者一起进入预览测试。
开源 AI Agent 框架 OpenClaw 2 发布,新增多人云会话功能
ChainCatcher 消息,自托管开源 AI Agent 框架 OpenClaw 于上周末发布其迄今最大规模更新,版本号为 2026.8.1,品牌名为 OpenClaw 2。官方公告显示,该版本由 933 名贡献者共同完成,其中 569 人为首次参与,累计合并超过 1.6 万个拉取请求,约占项目历史合并 PR 总量的一半。团队原计划仅聚焦简化安装流程与重建浏览器应用,随后将改动扩展至记忆、模型、插件、消息与安全等模块,因此将本次发布称为“意外的大版本”。新版本的核心功能包括以聊天为中心重构的控制界面、可自动识别现有 Claude 或 ChatGPT 订阅及本地 Ollama 模型的安装引导,以及面向团队的多人共享云会话,用户可在 team.openclaw.ai 上接手同事正在进行中的任务。官方模拟延迟测试显示,初始 JavaScript 请求从 140 个降至 45 个,启动时间从 1.6 秒降至 575 毫秒。安全层面新增请求级审批、按参数限定的命令权限、Docker 与 Podman 沙箱、角色化执行及团队级密钥库,但沙箱与审批默认仍处于关闭状态。
Sahara AI 推出 ClawApp 2.0,将本地常驻 AI Agent 堆栈集成于一体
PANews 8月11日消息,Sahara AI 团队发布原生 Mac 应用 ClawApp 2.0,可在单一应用中集成模型、指令、技能、工具、MCP 服务器、权限与调度配置。用户可在应用内构建自定义 Agent,限定其可访问的资源范围后常驻运行。Sahara AI 称,按新版本提供的引导流程,用户大约在数分钟内即可完成首个 Agent 的搭建。
Muse被扒出酷似OpenClaw,Meta承认「重度受启发」
动察 Beating AI 快讯,Meta 回应了 Muse 像 OpenClaw 的争议。Meta 超级智能实验室产品负责人 Nat Friedman 表示,Muse 确实「重度受 OpenClaw 启发」,但产品是从零构建,并非直接运行 OpenClaw。 社区起疑,主要是因为两者的工作区太像。Muse 被发现包含 `SOUL.md`、`IDENTITY.md`、`USER.md`、`MEMORY.md`、`AGENTS.md`、`TOOLS.md` 等文件。OpenClaw 也使用同一套设计,用来保存 Agent 人格、用户信息、记忆和操作规则。社区对比还发现,双方的 `SOUL.md` 内容几乎一样。 Friedman 没有否认这些相似之处。他称自己今年 1 月用过 OpenClaw 后,给 Meta 超级智能实验室团队买了数百台 Mac mini,很多成员随后都开始使用 OpenClaw 和其他个人 Agent。 有人追问为什么连文件名和 `SOUL.md` 都这么像,他回复称,团队认为 OpenClaw 作者 Peter Steinberger「这些东西做得完全正确」。
罗福莉:MiMo-V2.6的研发挑战已超过我参与过的DeepSeek R1
动察 Beating AI 快讯,小米 MiMo 负责人罗福莉在 MiMo-V2.6 发布后进一步解释了这轮强化学习。她称,自己曾参与 DeepSeek R1,而 MiMo-V2.6 背后的研究创新和工程挑战,在她看来已经超过 R1。 她还解释了 MiMo 为什么同时使用 MixRL 和 MOPD。MixRL 是把代码、通用 Agent、视觉和网络安全等可验证任务混在同一轮强化学习里一起训练;MOPD 则负责处理超长、难验证或奖励较主观的任务,先单独训练,再把这些能力整合回主模型。 游戏、3D 这类任务一次运行时间太长,而且不好自动判断对错。如果和代码等任务放在同一轮 RL 里,会明显拖慢训练。MiMo 因此把这类任务单独训练,再通过 MOPD 把学到的能力合回主模型。