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端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection，让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制，实验证明该框架能提升智能体能力。
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
Dify是低代码AI应用开发平台，但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构，以销售数据分析机器人为例，展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。
对话涌生智能杨梦：AI for Bio的下一场竞争，是把实验闭环验证真正做出来
随着科技巨头进入生命科学领域，AI for Bio竞争升级，焦点转向模型能否进入科研流程。涌生智能与上海人工智能实验室发布成果，为跨越鸿沟提供新路径。对话涌生智能杨梦，探讨相关技术路径、产业思考等。
从美国能源部“创世纪计划”看 AI for Science：走向更完整的科学闭环与科研组织方式重构
近日，美国能源部公布“创世纪计划”首批入选资助谈判项目名单，反映AI for Science深刻演变，从理论探索走向实际应用，科研组织方式也在重构。本文从多维度拆解名单背后的战略布局与演进趋势。
算法1年翻倍，芯片2年翻倍？重磅实锤：AI正在自我加速，拦不住了
NBER论文证明AI研发自我加速反馈环强度远超其他科技领域，芯片效率每2年、算法效率每1年翻倍。部分自动化就能引爆反馈环，全行业13%自动化率或软硬件17%自动化率可触发奇点，6年内AI可能实现自我迭代。
对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是“具身原生”；能闭环才是最高效方法
原力灵机推出首个具身原生模型产品DM0，仅2.4B参数，却能支撑实时处理画面与真机进化。其合伙人周而进称要走具身原生路线，还介绍了数据采集、模型训练等多方面内容及公司发展规划。
大神卡帕西又一构想落地！Claude Code + Obsidian 爆火：创建你的「第二大脑」
2026年4月，Andrej Karpathy提出LLM Wiki，将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日，RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”，解决记忆、上下文、执行问题，还引入反馈机制、优化Token成本。
AI会做题，却未必能自进化：字节Seed等提出三项新基准
字节跳动Seed联合多家机构，针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷，提出三项新基准，从三个核心维度研究Agent自进化能力，揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。