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星海图创始人高继扬：具身智能三层技术路线，没有捷径可走
星海图在第一届全球开发者大会上，展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划，发布新一代VLA基础模型G0.5并开源，还联合发布创业孵化项目「星途计划」，探索三段式商业模式。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
5.2万Star项目被迫出走GitHub，但开源世界只剩更差的选择
Ghostty 项目创始人 Mitchell Hashimoto 宣布项目将逃离 GitHub，因其频繁故障影响工作。开发者群体对 GitHub 现状失望，认为平台重心转向 AI 产品致基础设施变差。但 GitHub 外的开源替代方案都有明显缺陷。
特斯拉开源硬件，中国团队开源大脑！首个具身智能顶配全家桶上线
4月特斯拉宣布人形机器人Optimus技术开放，国内智平方推出全球首个具身智能模型开源社区AlphaBrain Platform，提供全链路技术栈。该平台亮点多，还适配最新具身Benchmark，打破实验室围墙，推动技术突破。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
帮普通人「驯服」Agent，这支硅谷初创团队冲上了X全球热搜
3月30日，硅谷初创公司Creao AI发布新品CREAO，冲上X平台全球热搜。它让AI根据自然语言描述编写代码，构建可持续运行系统，无需写代码、配工具和调试，填补AI Agent与普通用户间的‘真空地带’。
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。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。