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大模型之后，AI 开始“自己动手”了

从生成式AI到Agentic AI，互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体，国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示，技术与业务需求双轮驱动其发展，还分享了应对落地挑战的办法。

在视觉语言模型取得突破的当下，长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP，采用‘混合精度’策略，在多基准测试中超越现有方案，单卡可处理3小时视频，为实际应用带来新可能。

AI编程新星Augment以65.4%的SWE - bench评分登顶榜首，估值超128亿美元。它能理解海量代码上下文，支持多环境集成。但新式AI编程工具存在安全风险，如Agent Memory恶意攻击等，文中给出应对建议。

作者Luke Kanies曾是AI与LLM怀疑者，试用Vibe Coding后，认为要把AI当不太靠谱的外部顾问。用AI学Swift编程，发现它是糟糕架构师，但找语法错误快，相处中可让其做琐碎工作，不能全信它。

阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。

2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。

商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中，以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B，算力需求低，还具备多项实用场景能力，靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。

Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。

论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。

2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场，虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差，加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题，遗忘成最大难题，产品分三条技术路线。