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谷歌DeepMind：AGI不必是巨型模型，拼凑型AI群或率先涌现，管理大规模Agent迫在眉睫
DeepMind最新研究提出，AGI未必以单一巨型模型形式出现，可能由多个次级AGI智能体协作拼凑涌现。为此，团队提出分布式AGI安全框架，包含四层深度防御模型应对新安全挑战。
10人团队千万融资，这个原生AI产品要做“人人可用的数据Agent”丨对话ChatExcel
ChatExcel是国内首款原生AI DataAgent，专注自然语言对话处理分析数据。其不到10人团队获近千万融资，定位平民化数据产品，核心是多模型结合，已近百万用户，正拓展海外市场。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
Andrej Karpathy最新万字采访：AGI还需10年，RL其实很糟糕，AGI不会导致经济大爆发
Andrej Karpathy在两小时万字采访里阐述AI观点。他认为AGI还需十年，强化学习糟糕，其不会带来经济爆炸式增长。还分享创办Eureka的愿景，想构建“知识斜坡”，让人类在AI时代有更强认知力。
首个Data Agent基准测试来了！2007个测试任务将数据库、PDF、视频、音频异构数据源一网打尽
南洋理工大学、新加坡国立大学与华为开源首个针对数据智能体异构混合数据分析的基准测试FDABench。它有2007个任务，覆盖多领域多数据源，独创协作框架，能测多种工作流模式的数据智能体。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
矩阵乘法新突破！XX^T原来可以更快！RL助力搜索，世界纪录又被提升了5%
深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）研究团队，结合强化学习与组合优化技术，发掘新算法 RXTX，让 XX^T 运算减少 5% 运算量，成果在国际引发关注，不过产业化落地仍面临挑战。
ICML 2026｜如何对Multi-Agent系统进行过程评估？重新认识多智能体系统中的Orchestrator
来自南京大学NLP实验室的ICML 2026论文指出，当前主流多智能体架构中，系统失败常源于负责全局调度的Orchestrator失去对任务的掌控。论文提出相关框架和方法对其进行分析与评估。