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当AI迈入Harness时代：以MiniMax为样本看智能体云端新基建
2026年初，随OpenClaw爆火，AI步入Harness时代，MiniMax成变革焦点，推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟，MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。
从聊天窗口到多 Agent 控制台：一次 AI 编程协作范式的转移
作者分享了从单 Agent 协作到多 Agent 协作的编程范式转变。当前主流 AI 开发多为单 Agent 协作，效率低，作者设计了 Mexus 工具，解决多 Agent 协作、观测、Review 等问题，重塑人与 AI 协作关系。
毛利率53%！光刻机之王的AI红利
4月15日阿斯麦发布2026年第一季度财报，净销售额、毛利率、净利润均超预期。管理层上调全年业绩指引，其因订单饱满、AI驱动、技术独供等持续领先，还计划提升产量。
社会奖赏激进的人？真相比你想的更残酷
文章探讨社会是否奖赏激进者。从AI使用场景引出话题，指出心理学上冒险者有优势，但存在幸存者偏差。提出应采用杠铃策略，在不对称风险中果断行动，同时强调并非所有领域都适合激进。
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。
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。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成，厘清细节，探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题，提出统一设计框架，对代表性模型进行组件级分析，定位关键误差来源，提出ESC变体，在ImageNet 256×256上取得优异成果。
华人学生立大功！新王Mamba-3直击Transformer死穴，推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。