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全球首个多智能体Eigent开源！内置200+MCP，支持SSO企业级
OWL团队开源多智能体Manus类工具Eigent，能多智能体协作处理复杂任务。它可整合工具和数据，处理任务时清晰拆解执行。有多种预定义智能体，内置200+MCP工具，还支持人工干预。
国内首个免费提供的深度研究，反而有市面上最好的体验
秘塔深度研究（https://metaso.cn/）上线，是首个将深度研究作免费基础功能的产品。它在算法、交互等多方面优化，降低成本、保障准确，还创新交互形式，搜索结果清晰有条理，体验佳。
大模型下半场，阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings：一个智能体的聪明，不如一群智能体的相遇｜IJCAI 2026
8月18日，IJCAI 2026大会上，研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程，指出当下智能体AI火热，它并非新概念，而是经数十年积累。还分享经验，展望从智能体到智能社会的未来。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
卡帕西630行代码炸出81个智能体，4天协作跑2333次实验，公布预训练十大发现
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。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
ICLR 2026还会好吗？300篇投稿50篇含幻觉，引用example.com竟也能过审
GPTZero扫描300篇ICLR 2026投稿论文，发现50篇含引用幻觉，如用example.com作引用，且经同行评审也未识别。学术会议和期刊在AI重压下不堪重负，GPTZero幻觉检测工具或助同行评审。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。