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AI 领域最''不务正业''的团队，可能做了一件最正确的事

马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体，有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体，有技术积累，基础聊天免费，开发小应用收费。

Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image，引入智能体机制，能编写代码、网络搜索，有自主修正能力，支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video，两模型均与Meta产品深度整合。

又一华为天才少年周凯文加入具身创企诺因智能。该公司成立不到一年，专注ToC家用具身智能机器人，用视频生成数据训练模型，其KnowinBrain模型登顶具身基模榜单，团队人才密度高。

Anthropic发布blog《揭秘AI Agents评估》，指出良好评估能助团队信心发布AI智能体，介绍评估结构、构建原因、评估方法、从零到一的路线图，还提到评估需与其他方法配合，全面了解智能体性能。

本文剖析8种常见AI记忆方案，如全量记忆、滑动窗口等，分析其原理、特点和适用场景，还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣，适用不同对话场景，能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。

上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架，能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架，实验显示其效果好，应用前景广。

南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。

2024年被认为是「Agent元年」，智能体浪潮正改写工作与生活。6月14日上午10点，GAIR Live线上圆桌论坛将围绕「Agent」话题展开，5位一线嘉宾探讨其发展阶段、应用方向等关键议题。

当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。

中国AI打破300多年的亲吻数难题。上海科学智能研究院等团队提出PackingStar系统，刷新多维度世界纪录。它将难题转化为多智能体博弈，成果获高度评价，还体现了AI for Science 2.0特质。