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斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具

传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。

上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。

北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。

文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。

大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。

Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。

近日，Anthropic发布Claude Code首席工程师Boris与对外沟通负责人Alex的对话，揭秘Claude Code诞生、能力、技巧与展望。它可在终端辅助编程，适配多环境，还集成Claude Max套餐，新模型让其功能更强大。

今日凌晨，OpenAI联合创始人Sam Altamn宣布为免费版ChatGPT提供轻量级记忆功能，未来还会改进。该功能可根据用户对话习惯等个性化回答，对多领域帮助大，文中还介绍了其使用方法及常见问答。

文本转语音（TTS）技术发展快，但达顶尖水平仍有挑战。开源TTS新星Chatterbox，开源2天冲上GitHub热榜，星标超3K。它功能亮点多，安装简单，适用于多种场景，性能超ElevenLabs。