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英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
微软最新揭秘：「话痨实习生」AI助手，到底能帮人类做什么？
基于20万微软Copilot使用数据的研究指出，AI能支持研究、写作和沟通任务，但无法完全胜任单一职业所有任务。Copilot执行任务多为解释型，写作和信息收集任务满意度高，语言和创作类职业受影响大。
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致，新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
编程革命彻底爆发！刚刚，OpenAI最强智能体上线ChatGPT
OpenAI发布云端AI编程智能体Codex，由codex - 1加持，多任务并行，半小时可干完数天软件工程任务。它能完成多项编程任务，还与GitHub集成。已向部分ChatGPT用户开放，Codex CLI也有更新。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
苹果炮轰AI推理遭打脸，GitHub大佬神怒怼！复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
OpenAI 内部访谈流出：新 Agent 强到让我们害怕，已接近“自我进化”的边缘！
红杉资本访谈 OpenAI 打造新款 ChatGPT Agent 的核心成员。介绍 Agent 结合多工具、共享状态，能执行复杂任务。还谈及起源、训练方法、应用场景，以及安全挑战和未来规划等。
杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。