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谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
腾讯急了！同时放出3只龙虾，龙虾生态加速
龙虾（OpenClaw）持续火爆，成为两会热议话题，大厂纷纷入局。腾讯坐不住，3月6日线下提供龙虾服务，现又推出3只龙虾，包括企业微信接入、WorkBuddy远程控制及QClaw内测，解锁无限可能。
字节清华智能体自动写CUDA内核，比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。
万亿思考模型新速度！蚂蚁开源Ring-2.5-1T：IMO金牌水平，强；混合线性架构，快！
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T，打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0，想做成可复用底座。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
只会写代码没戏了！奥特曼最新面试题曝光：1人要干1个团队的活
OpenAI开年首场答疑会，奥特曼坐镇回应关切。他承认团队为追求ChatGPT编程能力，牺牲创意协作能力。还谈及软件工程未来变革、AI成本降低、Agent自主运行等问题，也对众多提问给出看法。
Anthropic 黑客松冠军开源神作！3 万人收藏的神级 Claude Code 升级包！
Claude Code在处理复杂项目时存‘记性不好’等问题，单打独斗难敌复杂工程需求。Anthropic黑客松冠军得主开源Everything Claude Code项目，涵盖多模块，是系统化AI协作体系，已获30K+ Star。