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速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了
AI开发中，国产硬件增多，但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生，它能开发高性能算子，在昇腾芯片测试中表现出色，还能助力模型在国产平台高效迁移，限时免费内测。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
Github 7万星的Clawdbot实测：用国产模型做心脏，躺在床上指挥电脑干活。
本文实测了Github 7万星的Clawdbot（现叫Moltbot），介绍其能在本地运行，可多平台交互，有持久记忆、能控制浏览器等特点，还说明了安装配置过程，指出它虽有不足但想象空间大。
Clawdbot：火爆硅谷，让开发者疯抢Mac mini的AI新物种
Clawdbot是诞生仅三周的开源项目，让AI走出聊天框成数字同事。它由退休程序员Peter Steinberger推出，能24小时运行在本地电脑，解决AI落地难题。许多开发者为此抢购Mac mini。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南，涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式，对每种模式清晰解释，还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码，助开发者结构化设计系统。
MiniMax 上市后的第一个开源：给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股，市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估，解决规则复杂时 Agent 合规问题，为其立规矩，有重要社区价值。