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多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
黄仁勋刚讲完AI「五层蛋糕」，他们就跑通了！算力、模型、Agent一次打穿
英伟达CEO黄仁勋提出「AI的五层蛋糕」架构，易鑫结合汽车金融场景构建全栈式AI体系，从基础设施到业务应用层层推进，解决行业痛点，还开源模型推动共赢。
Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa，探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则，如跨Agent通信、状态外置等，还阐述了各设计要点及示例，强调系统可演进性。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
AICon 2025 深圳回顾：AI Agent 爆火全场，管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日，AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70 + 嘉宾、800 + 开发者与企业代表参会。AI Agent成全场焦点，企业管理议题意外走红，展示了AI深入企业核心与管理的行业图景。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
AI Agent的“祛魅与归真”：当超级智能体开始懂行｜甲子光年
AI Agent正迎来“祛魅”时刻，市场关注焦点从“模型有多大”转向“业务有多懂”。甲子光年智库分析，其角色进阶为“数字员工”，重塑人机协作模式。众安信科深耕企业级场景，构建闭环体系，其AI Agent成效显著。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。