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字节最火的开源Agent项目，如何思考Agent的自我进化？
4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano；MiniMax发布M2.7；小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano，优化速度和成本；MiniMax的M2.7能自我演化；小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
不同灵巧手，终于可以共用「一套大脑」了
北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。
借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开，原有低代码方案遇瓶颈，团队转向LangGraph等工程方案，借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战，阐述核心架构升级，分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
AgentIF-OneDay 发布，评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系，用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发，沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进，构造了三类典型任务进行测评，揭示了主流 Agent 的能力边界。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。