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大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
马斯克点赞的APP来了！刚下场视频世界模型，就拿下评测第一
实时视频世界模型成热门，Loopit发布的实时互动世界模型Zing - 0.5在评测中获第一且已开源。该公司提出独特观点，认为实时视频非世界，互动应“模应一体”，还指出抵达端到端终局的新路径。
开放全栈！超越π0，具身智能基础大模型迎来真·开源，开发者狂喜
继π0后，具身智能基座模型WALL - OSS正式开源，多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型，具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资，开源将降低具身智能门槛。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
NovaSR：一个52KB的音频超分模型，把16kHz模糊音频变成48kHz清晰版
最近，只有52KB的音频超分辨率模型NovaSR开源，能把16kHz模糊音频变成48kHz清晰版，处理速度极快，可实时处理音频流。它能提升TTS模型质量等，虽有不足，但平衡了速度与质量。
腾讯混元开源世界模型！2.0版本一键生成3D空间，游戏关卡随心造
4月16日，腾讯正式发布并开源混元3D世界模型2.0（HY - World 2.0）。它是多模态模型，能理解多种输入，自动生成、重建和模拟3D世界，支持多格式3D资产导出，可与游戏工作流对接。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。