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小米语音首席科学家:AI发展的本质就像生物进化,不开源要慢1000倍 | MEET2026
小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出,AI发展像生物进化,是不断试错过程,开源是核心加速器,没开源行业进化或慢千倍,大公司应“两条腿走路”。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元,这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败,硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法,系统容错率翻倍、完成率跃升,成本大幅降低。跑分追平Codex,还展现出自组织潜力。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止,自进化编码智能体应运而生,可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类,探讨组件进化机制、时机及评估方法,也提及带来的新挑战。
5Y News|GIM 完成数千万元天使轮融资
日前,GIM宣布完成数千万元天使轮融资,由五源资本与Monolith投资。资金用于自研金融大模型迭代等。其定位自进化智能体投资平台,已推自研金融时序大模型,未来将推基金策略与产品。
Agent可以自己进化了?!
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师,“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间,实现“设计自由”。实战中,AI设计的Agent全领域超越人类,还具备知识迁移能力,未来或有自主进化的AI生态。
重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
告别Reasoning模型的“灵光一现”,推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发,不可控。研究者受经典推理三要素启发,教会模型三种‘元能力’,经三阶段训练,模型效果提升,让推理能力可控。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
北大2篇Skill炸场,Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文,给出让 Agent 变强的答案:让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答,用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化;`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新,二者场景不同但核心一致。
智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么?|甲子光年
智谱上线并开源GLM - 5,在Coding与Agent能力上达开源SOTA,刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性,提升能力阈值,但成本阈值也更显性,未来软件工程或分层发展。