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智能体请求暴增 9.4 倍，token 账单却没涨：Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法

AI 工具已嵌入 Uber 软件开发各阶段，智能体请求量增长 9.4 倍，但 AI 总支出自 4 月相对稳定。文章介绍其软件工厂思考，包括智能体会话层级、成本公式、指标测算及优化手段，还提及未来举措。

Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验，提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作，智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现，还衍生出表现出色的auto - discovery项目。

Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。

最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。

在巴黎AI行动峰会上，Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准，指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’，介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。

本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写，探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身，详细阐述编码智能体六大核心构建模块。

本文对话RoboScience联合创始人邵林，探讨VLOA大模型突破具身智能泛化瓶颈。他介绍了模型优势、设计思路，对比VLA，还谈及范式、难点及落地场景等，强调以人中心、做有温度技术，重视模型落地。

人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。

论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。

无问芯穹推出基础设施智能体蜂群，这是新一代基础设施智能化解决方案。它封装多个智能体模块，构建全生命周期智能闭环，提升资源利用率等。在重点客户业务流程落地效果好，能让开发者解放价值。