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感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年，真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布，从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”，有技能和长期计划两大核心升级，还具备扣子编程功能，拓宽了 AI 能力边界。
当「变大」不再是唯一的路，又一国产模型开源了
2026年6月智谱开源GLM - 5.2，心洲科技前沿实验室Mind Lab开源Macaron - V1，基座升级至GLM - 5.2。它押注持续学习与群体智能，成绩优于基座，相关理念和工程路径获验证。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。
手机上实现AI视频实时生成，DiT模型上移动端
扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
十四年的「管家」局，科沃斯这回把应用定义权交了出来
2026年世界机器人大会上，科沃斯董事长钱东奇提出「未来应用，由用户定义」。回顾过去，从2012年推「亲宝」到2026年发布「八界」，其发展有迹可循。当前，科沃斯推出创新方案和开源生态欲破具身智能难题。
从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变，以真实需求为例，展示后台开发全流程，涵盖需求获取到合入发布各阶段，介绍各阶段工具及操作，凸显 Agentic Engineering 优势，强调人编排、AI 执行的核心理念。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
文章围绕基于AI大模型的故障诊断与根因分析展开，介绍项目背景、目标与原理，阐述要解决的运维痛点及技术架构、知识库构建，还提及ReAct模式实现、Dify工作流及ClaudeCode对比，目前根因定位成功率有所提升。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。