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腾讯混元Hy3发布：Agent能力和产品体验跃升
7月6日腾讯混元Hy3发布，智能水平强于同尺寸模型，比肩大尺寸旗舰模型，定价降低。它已接入多个业务，API上线腾讯云TokenHub。在多领域表现出色，性价比高，采用开源协议，将在多平台上线。
一句话生图要过时了？开源图像生成Agent进化出「工具编排」
来自多机构的研究团队提出GenEvolve，将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具，经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练，实验显示在多基准上表现出色，已开源模型、代码等。
图像、视频一模搞定！字节全能原生多模态本地可部署
字节开源原生多模态模型Lance，仅3B激活参数，40G显存就能跑，已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作，在多个基准测试中表现优异，多项性能居首。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
豆包 Seed 2.0 Lite升级：给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈，作者做视频字幕常遇识别错误，因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听，还可结合上下文准确输出字幕，成本降 20%，也能理解视频，为工作流补全感知。
Agent不是关键！人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist，旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态，在多轮实验中表现出色，提升科研效率，推动AI真正接手科研流程。
给 iPhone 装个“最强本地大脑”：Google 开源模型 Gemma 4
Google 4 月初发布开源模型 Gemma 4，可离线运行在 Google AI Edge Gallery 上。它在多项基准表现出色，采用 Apache 2.0 协议，开发者可集成到 App。还介绍了在 iPhone 离线使用方法及适用场景。
当模型成为公共基础设施，特赞如何架构企业级 Agentic AI？
当大模型成公共基础设施，企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系，围绕企业业务运行结构设计，能让智能体参与企业经营判断。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。