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基于OpenAPI和AI coding的上云智能体构建实践

文章介绍基于OpenAPI和AI coding构建上云智能体的实践。分析不同编程范式，结合AI coding发展与Multi - Agent问题，阐述构建方案，包括业务场景、构建方法、技术实现、当前效果及后续展望，还提及文档智能与RAG构建LLM知识库。

港科广团队提出MultiGO创新方案，借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量，在多个测试集上性能领先，且在多领域有应用优势，研究成果入选CVPR 2025，项目代码将开源。

论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。

本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。

AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。

智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking，在28项评测中拿下23个SOTA，成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制，通过课程采样强化学习提升能力，还获10亿投资。

在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。

10月30日彭博社报道，英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside，此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队，开发AI编码助手，创建强化学习法训练模型，从底层自研，有独特优势。

这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥，探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理，行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化，探讨推理加速技术及优化策略，还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。

蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。