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软件的新玩法：如何 Fork 一个技能库｜AGIX PM Notes

文章围绕软件新玩法展开，指出软件正从面向人向面向机器转变，Claude Skills 代表新范式，软件或消解为面向 LLM 的 skill.md 文件。还涵盖市场总结、AI 动态及 ETF 知识等内容。

斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。

阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。

AI大模型训练让光模块成为决定AI集群性能的算力底座。2025年全球光模块市场规模预计达235.5亿美元，中国厂商主导全球市场。未来市场增长围绕1.6T商业化、CPO技术落地及车载通信等新场景展开。

现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。

9月16日，OpenAI推出新模型GPT-5-Codex，专为AI辅助编程工具设计。它在代理编码基准测试中表现佳，形成了覆盖各种需求的交互界面，还具有更优的后训练特性，能连续工作7小时完成复杂重构。

上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。

文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。

在医疗、法律等领域，手动从非结构化文本提取信息费力，传统NLP工具需复杂训练。谷歌开源的LangExtract是高精度信息抽取Python库，能自动提取结构化信息，有精确源定位等功能，还给出使用示例和典型场景。

扩散模型成生成任务主流技术，但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法，融合三类加速思路优势，可减少积分误差、提升生成质量，还能作插件集成，突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。