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长程任务飙升98%，斯坦福Skill原生LLM来了
普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型，提出Skill Entropy度量技能切换难度，搭建Skill²-Bench评测，还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL，提升多模型准确率，且技能熵可复用。
Manus高溢价收购背后，是Agent开发落地困境
近期Meta 20亿美元收购Manus引发关注，暴露Agent开发落地难题。阿里云百炼升级“1+2+N”体系，“N”组件解决数据、安全等问题，“2”提供新开发范式，“1”深挖模型服务工程，还发布企业版助力落地。
Agent 开始接管现实任务，边缘计算需要接住什么？
本文结合9月23日英特尔行业解决方案大会的现场案例与产品，探讨AI Agent落地现实任务后边缘计算的新要求，分享多行业落地方案，点明AI从云端演示走向实际业务的产业变化。
不再“纸上谈兵”：大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。
精准复刻！字节推出X-UniMotion实现高精度动作模仿合成
字节推出的X-UniMotion代表角色动画技术突破，提供统一运动控制系统，融合先进算法与操作界面，构建强大技术架构，能生成自然流畅角色动作，还介绍了其技术原理、演示对比等内容。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
OpenAI 高管凌晨发飙：「有人闯进我们家偷东西了！」
Meta CEO扎克伯格从OpenAI挖走四名高级研究人员，OpenAI首席研究官Mark Chen凌晨发飙，称像有人闯进家偷东西。Meta以1亿美元签约奖金挖角，OpenAI积极应对，还反思公司方向。
黄仁勋联手OpenAI前高管，1吉瓦超级算力明年开闸
英伟达CEO黄仁勋与前OpenAI高管Mira Murati的初创公司Thinking Machines Lab达成「吉瓦级」合作，将部署至少1吉瓦下一代NVIDIA Vera Rubin系统，明年初启动，背后涉及数百亿美元，也引发对「循环融资」的担忧。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。