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• MindTopo 揭示 VLM 的空间推理能力 — 一条小路、一道围栏、一个绳结。MindTopo 为测试 AI 理解拓扑关系设立了新基准，并凸显了增强空间推理能力的新机遇
• CARE-X：迈向临床实用的放射学 VLM，融合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量 — 放射学 AI 正在超越报告生成。CARE-X 探索一种统一方法，将灵活推理、校准预测与基于测量的工具相结合，用于医学影像检查
• Orchard：面向可扩展 Agentic AI 的开源框架 — Orchard 是一个面向研究社区的开源框架，用于跨任务类型训练与评估 AI Agent。它在降低复杂度的同时，支持从小型到大型模型均实现强劲性能
• Echoverse：面向计算机使用 Agent 的深度、可演进环境 — 计算机使用 AI Agent 在邮件、客户支持等多步工作流中表现不佳。Echoverse 在真实环境中训练 Agent，而非仅提供更多训练数据
• EvoLib：将经验转化为可演进的知识 — LLM 并不会仅靠记忆更多就变得更聪明。EvoLib 将经验转化为可演进的知识，提炼可复用的 Skill 与洞察，帮助模型跨任务学习与适应