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当每个人都能指挥一支 AI 大军，什么能力最重要？
文章指出，在AI Agent增多的时代，管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式，还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率，同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。
NVIDIA重磅开源！OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军！
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci，架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼，多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni，且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解，还支持多种功能。
西湖大学修宇亮：数字人重建，慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。
Meta“Token榜”逼疯打工人，一夜烧掉公司几万刀！AI时代Token焦虑越来越离谱
据报道，Meta 公司内网出现 AI token 消费排行榜，追踪超 8.5 万员工 token 使用情况，过去 30 天消耗超 60 万亿 token。这反映“Token 最大化”文化，引发 token 消耗是否等同于生产力的争议。当前 Agent 系统高 token 消耗是补偿机制，应提升使用效率。
一夜之间，AI终获「永久记忆」！最难考试99%刷爆SOTA，全网直呼疯狂
新智元报道，Supermemory团队推出超级记忆系统ASMR，在AI记忆界最难考试LongMemEval中刷到99%准确率。它抛弃传统模式，采用多Agent并行推理，4月初将开源代码。此外，其背后的Supermemory引擎功能强大，能让AI真正拥有记忆。
爆火的腾讯WorkBuddy发了篇论文，公开了自家底牌
腾讯 WorkBuddy 团队将内部模型选型评测等开源成 Benchmark，公开多模型 Agent 工作台选型底牌。Bench 优点是任务分布真实且开源可审计，论文介绍了核心方法论、四大赛道拆解、榜单结果，还对比了现有工作。
别再设计 Prompt，顶尖工程师已经开始写 Loop 了！
2026年6月，“Loop Engineering（循环工程）”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词，而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册，介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
华为天才少年一作，港大MaRS Lab拿下IEEE TRO傅京孙纪念最佳论文奖
近日，香港大学MaRS Lab张富副教授团队研发的FAST-LIVO2获IEEE TRO傅京孙纪念最佳论文奖。该论文由华为天才少年郑纯然一作，提出新的SLAM技术思路，项目开源受关注，相关技术也在向产业延伸。
GitHub深夜引爆，最强Claude + Codex合体！全球1.8亿码农一夜解放
微软GitHub宣布重磅更新，正式集成Claude和Codex，与Copilot合体，开发者可通过Agent HQ调用它们完成复杂任务。这标志着GitHub从代码托管平台进化为多智能体协同的「AI战场」，降低了开发摩擦感。
人均「95后」，账上超十亿美金，MiniMax叩响港股大门
国内AI创业公司MiniMax在港交所刊发招股书，上市进入冲刺阶段。它以全模态技术和产品服务全球用户，营收增长快、亏损收窄，M2模型表现亮眼，且团队年轻高效，此次上市意义非凡。