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明略科技與中國科學院自動化研究所聯合提出 VisionHOPE，稱其為首個以自修改學習系統為核心的通用視覺骨幹網路，程式碼、底層運算元與預訓練權重已按 MIT 協議開源。模型在單次前向計算中一邊讀圖、一邊更新決定特徵關聯、學習步長與記憶保留的規則，由五類可更新記憶協同完成。VisionHOPE-S 以 52.9M 引數在 ImageNet-1K 取得 85.2% Top-1 準確率，引數量不到 VMamba-B 的六成、準確率高 1.3 個百分點；
10 月 13 日，APUS AI 開源 Personal Agent 產品 Reflex Agent，採用 MIT 協議，提供桌面端、Web 和 SDK。官方實測其在相關場景中回應速度最快可達 Claude Code、Codex 等主流 Agent 的 3 倍。與依賴程式碼和提示片語織 Harness 的方案不同，它由自研決策模型 Reflex 承擔模型路由、技能選擇與執行監督，按「決策—執行—反饋—再決策」迴圈推進任務；
開發者基於 Opus 5.5 做出 Skill「Papermorph」，能把 PDF 依次轉成書籍規劃、分鏡、旁白、動畫與測驗，最終生成可探索的動畫互動網頁書。目前僅依賴 Opus 5.5，未接入影像模型，直接輸入 PDF 效果已不錯；下一步將加入影像模型以支援繪本與人文紀錄片。專案已在 GitHub 以 MIT 協議開源，並提供線上書架。