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4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！

当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。

谷歌在Google I/O大会推出Gemini Omni，它结合推理与生成能力，在多方面有重大飞跃，能生成逼真视频等。它打破命名体系，训练目标不同，有涌现能力，谷歌还为其设置限制。

Claude Code 新增手机推送通知功能，任务完成会主动 ping 手机，开启方式简单。它还支持桌面通知，与此前功能形成派活、执行、汇报闭环，解决了人如何知晓 AI 完成任务的问题。

清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。

Google和UC San Diego合作，将退役Pixel手机拆解成主板组成计算集群，跑教学科研任务。研究表明，旧手机算力仍有价值，可用于轻量任务，还能降低隐含碳，或催生新产业链。

字节和UCLA联合提出Self - Forcing++方法，无需更换模型架构或重收集数据集，就能生成分钟级长视频，最长达4分15秒，高质量且开源，在长、短时长生成上性能领先。

本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。

音频驱动的动态人脸生成研究较少，昆仑万维提出SkyReels - Audio框架，基于预训练视频扩散变换器构建，支持无限长度视频生成与编辑，采用混合课程学习等策略，保障视频视觉保真度和时间一致性。

在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。

AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7，从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试，发现其表现出色，虽有不足，但在多维度已是国产模型天花板。