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神秘模型「大象」：仅100B拿下SOTA，Token效率超高！
神秘模型「大象」面纱揭开，它出自蚂蚁Inclusion AI团队，仅100B大小，是同规模SOTA且省Token。经多方面实测及权威榜单评测，它快、准、省，能胜任多数日常工作，但也有不擅长的领域。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
GPT-5仅23.3%，全球AI集体挂科！地狱级编程考试，夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体，直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败，GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题，能成未来LLM编码能力标尺。
Claude Code 推出云端龙虾：/schedule 命令让 AI 自己排班干活
Claude Code 发布 `/schedule` 命令，可在云端创建定时任务，让 Claude 自动干活，即便关电脑任务也照跑。该功能用法简单，还支持多种创建方式和执行频率。此外，Claude Code 三月更新频繁，正从编程助手转向自动化成员。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
Opus 4.5之后，AI正在催生“巨头型百人公司”
Opus 4.5发布后，Agent赛道洗牌，模型差距由Agent Loop拉开。本文围绕Cherry Studio，与创始人及投资人探讨AI公司护城河、开源意义、用户价值差异等，指出未来将催生“巨头型百人公司”。
OpenAI用8个Skill把工程师的经验变成AI的工作手册：扛起两个SDK，3个月457个PR
OpenAI公开用Codex + Skills维护Agents SDK开源项目的方法论。通过AGENTS.md、Skills和GitHub Actions配合，将重复性工作自动化，PR吞吐量涨45%。还介绍了Skill设计、规则设定、测试策略等，且方案组件已开放。
AI 编码效率 x10，Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍，但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流，还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。
Coze 开源 ：全整理
字节跳动开源AI Agent开发平台Coze，含核心产品Coze Studio和Coze Loop。前者可零代码或低代码编排AI Agent；后者是运维中心，解决全链路挑战。采用Apache 2.0协议，安装门槛低，意在构建生态闭环。
腾讯WorkBuddy联名硬件来了！首批100多家伙伴入场
9月2日腾讯WorkBuddy开放平台上线，亮相9款联名智能硬件、30多个行业应用与超100家生态伙伴。其是国内AI Agent赛道首个打通三层生态的开放平台，目标是成「面向Agent时代的操作系统」。