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大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL

近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。

三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。

Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。

苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。

当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。

极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。

北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。

Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出，能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，突破现有评估方法限制，更全面智能地评分。

2025年9月17日《自然》发表研究成果，欧洲、德国和丹麦科学家改造GPT架构，推出Delphi - 2M模型。它能预测1258种疾病及死亡风险，依据过往病史等提供风险概率，虽有局限但潜力大。

该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。