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「双线实测」Qwen 3.6-Plus，Agentic Coding 已经这么能“扛活儿”了？

4月7日阿里云通义千问Qwen3.6-Plus上线，作者用两套真实复杂任务评估其智能体能力。结果显示它在复杂决策和编码任务表现出色，有工业级交付水准，但也有首字延迟等短板，且参数效率优势明显。

2025年AI成超级造富机，将50多位创始人送入亿万富翁俱乐部。从大模型到应用层，AI渗透生活。巨额融资不断，巨头砸钱建基建，人才争夺激烈，多模态初创公司也受青睐，职场AI使用比例上升。

在大模型与智能 Agent 崛起的时代，金融行业变革不断。微软亚洲研究院刘炜清在 AICon 大会分享，团队构建金融基座模型与 Agent 流程，实现高保真市场模拟与决策优化，还介绍了相关平台和模型构建应用。

Unsloth放出教程，可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化，Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失，还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。

星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。

第五届ATEC科技精英赛线下赛，13支精英战队机器人在真实世界极限挑战中状况百出。比赛打破舒适区，考验机器人行走、操作等能力，暴露了环境感知、智能决策、硬件算力等技术瓶颈。

在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。

文章探讨具身智能发展，分析其爆发原因，如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式，还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点，认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题，不同智能领域可能殊途同归。

美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。

摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。