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ICML 2026｜让AI自动发现前沿风险：创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena
当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。
72天，从0到千万小时产能，这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道？
觅蜂科技成立72天亮出破局方案，推出MEgo系列无本体数据采集硬件，同步发布数据服务平台、治理引擎，启动蜂巢数据共创行动，与多家头部企业合作，欲解决具身智能数据难题。
不再迷信Hackathon，把Agent推翻重做了4次！Notion负责人复盘：做AI产品如何避免“逆流而上”？
Notion负责人复盘Agent开发历程，指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架，历经多次重构，还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容，分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计，阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系，指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件，并对比了 OpenClaw。
刚刚，全球最难考试惊天大反转！黑马AI冲破36%，顶流模型集体翻车
ARC-AGI-3测试中，顶级大模型Opus 4.6仅得0.2%，人类获满分。而Symbolica公司用Agentica框架首日就取得36.08%的成绩。该框架有独特技术路径和策略，但成绩未经验证，ARC-AGI-3被视为通向AGI的‘北极星’。
百度“龙虾” 全家桶亮相，多款龙虾产品上新，家用小度虾也来了
3月17日百度AIDAY龙虾专场，百度“龙虾”全家桶亮相，多款产品上新。百度集团沈抖谈OpenClaw趋势，还推出桌面AI智能体DuMate、“家用小龙虾”等，多个Skills也发布，持续降低体验门槛。
OpenClaw 爆火背后 | GAIR Live 026期预告
2026年初OpenClaw爆火，上线两月成GitHub Star最高项目。GAIR Live 026期圆桌将从OpenClaw切入，探讨IoA本质，涉及热点复盘、架构之争、生产力重构、未来展望等核心议题，还有业内嘉宾参与讨论。
英伟达龙虾模型开源，12B激活登上成功率全球第四
英伟达发布专为龙虾打造的开源模型Nemotron 3 Super，总参数120B，激活参数12B，在龙虾模型基准PinchBench上成功率全球第四。该模型结合Mamba与Transformer架构，引入多项创新技术，还开源了模型权重、数据集等。