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说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。
终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM，机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测，在提升推理速度同时，提高规划成功率，如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
美团悄悄上线的AI浏览器Tabbit，我觉得它更适合普通人。
美团光年之外团队发布AI浏览器Tabbit，作者认为它比Comet的Agent能力更强，产品完整细节好还免费。与类OpenClaw产品是互补关系，能处理场景式任务，还有很多实用功能，值得一试。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型，基于 4B 参数在深度探索类任务表现出色，有打破参数壁垒等亮点，还全流程开源，解决小模型性能提升挑战，邀伙伴共建端侧智能体生态。
穿越周期的早期投资：从赛道思维到认知红利｜甲子引力
2025 年 12 月 3 日，「甲子光年」举办年终盛典，科技产业投资专场圆桌对话探讨早期投资从“赛道思维”到“认知红利”转变。英诺王晟主持，红杉张涵等嘉宾参与，指出决胜点在对人、周期和非共识的理解。
这个Coding Agent框架要火！Cursor、Claud太慢了
AI Agent赛道爆发，开发编码代理效率低。新出的jcode框架将Coding Agent功能整合，解决痛点，内存效率高、启动快、资源占用少，还能为开发者省80%底层开发时间。这是赛道成熟信号。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。