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AI不一定要“聊天”，OpenAI前研究员研发只做决策的模型，绕开文本生成，响应速度快200倍

本文报道前OpenAI研究员Diogo Almeida离职创业，推出不做文本生成、只输出结构化决策的新AI模型Jev，公开性能数据，探讨大模型应用分工新路线。

办公智能体成热门赛道，openJiuwen推出WorkSwarm蜂群办公智能体，将多智能体协作引入个人办公场景。它有单Agent和集群两种模式，能自主组队、共享成果等，还支持多平台，openJiuwen社区也在招募开发者。

Anthropic发布的Opus 4.7被定位为最强模型，Claude Code创始人Boris Cherny分享使用最佳实践，介绍4.7与4.6区别、构建交互编程会话方法、effort等级设置等内容。

OpenViking是字节跳动火山引擎开源的AI Agent上下文数据库。它用文件系统范式管理上下文，有分层加载、递归检索、可视化轨迹和自动会话管理等特性，支持多种模型，测试效果显著。

微信不开放，企业微信却允许 OpenClaw 接入。其接入简单，还具特色机制与主动性通知。文中介绍了 OpenClaw + 企微等玩法，如多 Bot 群聊、跨设备控制等，最后给出企微接入 OpenClaw 保姆教程。

2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。

文章介绍OpenClaw和Agent Studio两个AI Agent项目。OpenClaw能打通AI Agent与多消息应用，适合技术团队搭建基础设施；Agent Studio可打造个人Agent工作台，重点展示其接入企微流程，还介绍四大核心功能。

当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。

通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。

北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》，系统梳理代码智能领域，串联模型、任务等成完整技术链路，还通过实验等给出实践指南。