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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。

陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，在基准测试中表现优异，超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强，在科技金融等专业领域也表现亮眼，还能承担真实长链条智力任务。

上海人工智能实验室AI4S团队推出SFE评测基准，首创三级评估体系，涵盖五大科学领域66项任务。评测显示主流MLLMs在高阶科学任务有挑战，不同模型、学科表现有差异，还构建了SciPrismaX平台推动AI科学评估生态发展。

LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。

本文通过三项独立基准测试，证实相同AI模型下，不同AI编程智能体框架的Token消耗最高相差70倍，分析了成本差异的核心原因，为企业AI成本控制提供可落地的衡量标准。

文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。

IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。

星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。

华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。

如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。