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单任务狂飙16小时！模型+Harness双轮驱动，金融Agent跑通了

2026年AI圈热词Harness成Agent产品基础设施。通用Harness难适配金融订单，易鑫首席科技官贾志峰将开源自研Harness Framework，采用三层驾驭体系，实测效果佳，成本低。

4月8日，加州理工学院等联合团队在arXiv发布论文，证明小型量子计算机处理部分机器学习任务时，可用指数级更少内存超越经典计算机。研究绕开QRAM，提出算法框架验证优势，但仍待真实硬件验证。

AI大神吴恩达总结2025热门AI趋势，包括模型推理成标配、Meta引发人才争夺战、数据中心火热、智能体编程重塑软件开发。还给出软件开发学习建议，如参加课程、动手实践、读论文。

在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。

LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声，称残差学习30年前已诞生，1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题，为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。

该专访对话 RockFlow 创始人 Vakee，探讨 AI 重构投资体验。她分享创业初衷、团队理念及人才需求，还谈及 GenZ 投资特点与 RockFlow 应对策略，介绍了 Bobby 功能、规划及 RockFlow 在金融科技领域的发展方向。

UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。

多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。

上海交通大学团队发布首个「类人脑」大模型 BriLLM，脱离传统 Transformer 架构限制。它基于 SiFu 学习机制，有可解释性、能无限处理上下文等优势，还支持多模态融合，已获交大重点项目资助。

英伟达推出DreamGen项目，让机器人‘做梦学习’。它利用视频世界模型生成神经轨迹，仅少量现实视频就能让机器人学会新任务，实现从0泛化，还将助力GR00T - Dreams发展。