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红杉专访 OpenAI Codex 团队：AI Coding 的未来，应该是异步自主 Agent

红杉专访 OpenAI Codex 团队，探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托，AI 编程朝解放生产力方向发展，团队分享了产品思考等内容。

Claude两款新模型“棉花糖”和“甜瓜”实测流出，在3D强化学习和建筑空间布局上性能强大，还能直接理解并生成复杂3D坐标和空间关系。它们对算力吞噬疯狂，引发对其身份的猜测。

WorkBuddy升级“资料库”功能，普通用户不用写代码，用自然语言就能生成、编辑和发布HTML页面。用户能做书影音地图、播客可视化网站等，HTML可人机协同编辑，还能实现知识沉淀。

人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。

快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B，率先将DSA机制引入多模态理解场景，解锁256K超长上下文深度感知，还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色，且将融入业务带来收益。

AI Agent 在网络信息获取上存在诸多难题，而 Agent Reach 能解决这些问题。它免费开源、安全且持续更新，兼容所有 Agent，支持多平台。安装简单，装好即可用，各渠道还能灵活替换。

在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。

当前AI软件领域代码生成智能化发展快，但测试验收仍靠手动，效率低。MetaGPT推出用户智能体，研究团队发布RealDevWorld框架和AppEvalPilot实现端到端自动化评测，解决复杂软件质量评估难题。

CrewAI是超34000颗星的开源AI Agent框架，曾获Github每日增长趋势第一。基于Python，核心架构由CrewAI Crews和CrewAI Flows组成，设计灵感源于人类协作，已有超10万开发者认证。

现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。